Syntetické dáta

V tomto článku objasňujeme, čo sú syntetické dáta a poskytujeme odporúčania, kedy, kde, ako a komu dôverovať pri ich zodpovednej, bezpečnej a hodnotnej implementácii. 

Pri používaní generatívnej umelej inteligencie na vytváraní syntetických dát je dôležité pamätať na to, že táto technológia nie je zázračná – je to matematika. Môže sa zdať magickou, ak sa používa správne, ale to len vtedy, keď sa skombinuje to najlepšie z ľudskej a umelej inteligencie: keď skúsení výskumníci skombinujú vlastné analytické zručnosti, vyberú správnu umelú inteligenciu/model pre danú úlohu, vložia čerstvé, cielené dáta od skutočných ľudí, aplikujú „prompt engineering“ od odborníkov z danej oblasti, využijú vyladené algoritmy dátovej vedy, databázy noriem a dátové aktíva.

Jednoducho povedané, kvalita a spoľahlivosť syntetických dát je úplne závislá od skutočných ľudských dát použitých na ich vytvorenie a aktualizáciu, ako aj od odbornosti ľudí, ktorí za tým celým stoja. 

Pomôžeme vám tiež vyhnúť sa „šarlatánom“, ktorí sa objavili v dôsledku potenciálu generatívnej umelej inteligencie a  nemajú potrebné kontrolné mechanizmy, reputáciu, odbornosť či potvrdenie svojich tvrdení. Pre značky môže spolupráca s takýmito spoločnosťami potenciálnou katastrofou.

Cieľom je pomôcť vám zorientovať sa v súčasnej situácii a v tom, čo môže priniesť budúcnosť. Dúfame, že vám tento článok pomôže sformovať objektívny názor na syntetické dáta, ukázať ich potenciál aj riziká a upresniť si otázky, ktoré si musíte zodpovedať pred tým než ich ako značka začnete zvažovať. 

Registrujte sa a získajte prístup k dátam