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【AI大模型“无米下锅”？合成数据多重优势凸显 硅谷巨头正加速布局】
近日，北京计划组织实施“北京市通用人工智能产业创新伙伴计划”，旨在建设国家级数据训练基地，并开发包括文本、图像、视频等多模态的高质量数据集，以助力基地建设。与此同时，合成数据的重要性也备受关注，市场调研机构Gartner预测，到2024年，合成数据将占人工智能和数据分析项目中数据的60%。那么，究竟何谓合成数据？
合成数据是通过计算机技术人工生成的数据，而非真实事件产生。尽管合成数据并非真实数据，但它在数学和统计学上能够反映原始数据的属性，因此可以用作训练、测试和验证大模型的替代品。在训练大模型时，除了需要大量数据外，数据质量同样至关重要。然而，互联网文本数据有限，大型模型如ChatGPT所需的训练数据主要来自维基百科、书籍、期刊和Reddit等公开文本数据源。随着大模型参数量的增加，数据短缺问题可能成为训练的瓶颈，因此合成数据的重要性日益凸显。
合成数据的优势在于更高效率、更低成本和更高质量。合成数据能够在相对短的时间内大量生成，并精确复制原始数据集的统计特征，但又与原始数据无关联，因此便于分享和使用。相较于人工标注数据，合成数据的成本更低廉，而且能够补充原始数据中缺乏的边缘案例，保障数据的多样性。此外，合成数据在解决隐私、保密和安全等问题方面也具有优势。例如，在医疗领域，通过合成数据集，可以在不提供患者隐私信息的条件下训练相关模型，促进药物研发；金融领域则可在不提供敏感历史交易信息的情况下，通过合成数据集训练量化交易模型，提升获利能力。
合成数据已经先行应用于计算机视觉领域，如自动驾驶、机器人和安防等场景。这些应用中，大型AI模型需要大量图像和视频数据进行训练，而获取原始数据往往困难。以自动驾驶为例，真实路况数据获取困难，但通过合成数据集模拟各种驾驶场景，就能够在保障安全的前提下提升自动驾驶能力。目前，合成数据应用也逐渐扩展至金融、医疗、零售和工业等多个产业领域。一些知名企业如摩根大通和美国运通已开始探索利用合成数据解决金融欺诈检测和改善服务体验等问题。
硅谷巨头如微软、谷歌和英伟达也在加速布局合成数据领域。英伟达的自动驾驶仿真平台DRIVE Sim利用合成数据工具Replicator来缩小仿真数据与真实数据之间的差异，并提高场景泛化能力。谷歌则利用AI生成的医疗记录来辅助预测保险欺诈。微软开发了开源工具Synthetic Data Showcase，可生成合成和聚合数据集，并创建了合成人脸数据库。
综上所述，合成数据在AI产业中展现出多重优势和潜力。它提供了解决数据短缺问题的创新途径，为产业发展提供了支撑。然而，合成数据仍需进一步研究和发展，以确保其质量和可靠性。随着技术的进步和合成数据的应用拓展，合成数据将在推动AI产业创新和发展方面发挥重要作用。
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