دادهٔ مصنوعی (Synthetic Data) چیست؟

دادهٔ مصنوعی چیست؟

دادهٔ مصنوعی داده‌ای است که توسط انسان ایجاد نمی‌شود بلکه از داده‌های دنیای واقعی تقلید می‌کند. این داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های محاسباتی و شبیه‌سازی‌ها بر پایهٔ فناوری‌های هوش مصنوعی مولد تولید می‌شوند. یک مجموعه دادهٔ مصنوعی همان ویژگی‌های ریاضی دادهٔ واقعی را که بر اساس آن ساخته شده دارد، اما هیچ‌کدام از اطلاعات واقعی در آن وجود ندارد. سازمان‌ها از دادهٔ مصنوعی برای پژوهش، آزمایش، توسعه‌های جدید و تحقیقات یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند. نوآوری‌های اخیر در هوش مصنوعی تولید دادهٔ مصنوعی را کارآمد و سریع کرده، اما همزمان اهمیت آن را در حوزهٔ قوانین و مقررات داده نیز افزایش داده است.

مزایای دادهٔ مصنوعی چیست؟

دادهٔ مصنوعی چندین مزیت برای سازمان‌ها به همراه دارد. برخی از آنها عبارت‌اند از:

تولید نامحدود داده

شما می‌توانید دادهٔ مصنوعی را به‌صورت درخواستی و در مقیاس تقریباً نامحدود تولید کنید. ابزارهای تولید دادهٔ مصنوعی روشی مقرون‌به‌صرفه برای به‌دست آوردن دادهٔ بیشتر هستند. این ابزارها همچنین می‌توانند دادهٔ تولیدشده را از پیش برچسب‌گذاری کنند تا در کاربردهای یادگیری ماشینی استفاده شوند. در نتیجه شما به داده‌های ساختارمند و برچسب‌خورده دسترسی پیدا می‌کنید بدون آنکه مجبور باشید دادهٔ خام را از ابتدا پردازش کنید. همچنین می‌توانید دادهٔ مصنوعی را به حجم کل داده‌های موجود اضافه کنید و داده‌های آموزشی بیشتری برای تحلیل داشته باشید.

حفاظت از حریم خصوصی

صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و حقوقی قوانین سخت‌گیرانه‌ای دربارهٔ حریم خصوصی، کپی‌رایت و انطباق برای محافظت از داده‌های حساس دارند. با این حال، این صنایع ناگزیرند از داده‌ها برای تحلیل و پژوهش استفاده کنند و گاه مجبور می‌شوند داده‌ها را به اشخاص ثالث بسپارند. در چنین مواردی، می‌توان به جای داده‌های شخصی، از دادهٔ مصنوعی استفاده کرد. دادهٔ مصنوعی اطلاعاتی مشابه اما غیرواقعی ایجاد می‌کند که همان بینش‌های آماری را بدون افشای داده‌های خصوصی ارائه می‌دهد. برای نمونه، در پژوهش‌های پزشکی، دادهٔ مصنوعی می‌تواند همان درصد ویژگی‌های زیستی و نشانگرهای ژنتیکی دادهٔ واقعی را حفظ کند، اما تمام نام‌ها، آدرس‌ها و دیگر اطلاعات شخصی بیماران ساختگی خواهند بود.

کاهش سوگیری

می‌توان از دادهٔ مصنوعی برای کاهش سوگیری در مدل‌های آموزشی هوش مصنوعی استفاده کرد. از آنجا که مدل‌های بزرگ معمولاً با داده‌های عمومی آموزش می‌بینند، این داده‌ها ممکن است سوگیری داشته باشند. پژوهشگران می‌توانند با دادهٔ مصنوعی داده‌های متوازن‌تری تولید کنند. به عنوان مثال، اگر محتوای متنی موجود جانب‌دارانه باشد و به نفع گروه خاصی عمل کند، می‌توان دادهٔ مصنوعی ایجاد کرد تا تعادل آماری در مجموعه‌داده برقرار شود.

انواع دادهٔ مصنوعی چیست؟

دو نوع اصلی دادهٔ مصنوعی وجود دارد: جزئی و کامل.

دادهٔ مصنوعی جزئی

در این روش، بخشی کوچک از یک مجموعه دادهٔ واقعی با دادهٔ مصنوعی جایگزین می‌شود. این کار برای محافظت از قسمت‌های حساس مجموعه‌داده مفید است. برای مثال، اگر لازم باشد داده‌های مربوط به مشتریان تحلیل شوند، می‌توان ویژگی‌هایی مانند نام، اطلاعات تماس و سایر جزئیاتی که به افراد خاص قابل ردیابی است را مصنوعی‌سازی کرد.

دادهٔ مصنوعی کامل

در این روش، کل داده‌ها به صورت مصنوعی و از پایه تولید می‌شوند. چنین مجموعه‌داده‌ای هیچ دادهٔ واقعی ندارد، اما همان روابط، توزیع‌ها و ویژگی‌های آماری دادهٔ واقعی را حفظ می‌کند. این داده‌ها اگرچه از مشاهدات واقعی به دست نیامده‌اند، اما به شما امکان می‌دهند همان نتایج را استخراج کنید. دادهٔ مصنوعی کامل برای آزمایش مدل‌های یادگیری ماشینی بسیار مفید است، به‌ویژه هنگامی که داده‌های آموزشی واقعی کافی برای بهبود دقت وجود ندارد.

چگونه دادهٔ مصنوعی تولید می‌شود؟

تولید دادهٔ مصنوعی شامل استفاده از روش‌های محاسباتی و شبیه‌سازی برای ساخت داده‌هاست. این داده‌ها ویژگی‌های آماری دادهٔ واقعی را تقلید می‌کنند، اما شامل مشاهدات واقعی نیستند. دادهٔ تولیدشده می‌تواند به اشکال مختلفی باشد: متن، عدد، جداول یا حتی انواع پیچیده‌تر مانند تصاویر و ویدئو. سه رویکرد اصلی در این زمینه وجود دارد:

توزیع آماری

ابتدا داده‌های واقعی برای شناسایی توزیع‌های آماری زیرساختی آن (مانند نرمال، نمایی یا کای-دو) تحلیل می‌شوند. سپس دانشمندان داده نمونه‌های مصنوعی را از این توزیع‌ها تولید می‌کنند تا مجموعه‌داده‌ای مشابه دادهٔ اصلی بسازند.

مبتنی بر مدل

در این روش، یک مدل یادگیری ماشینی آموزش می‌بیند تا ویژگی‌های دادهٔ واقعی را درک و بازتولید کند. پس از آموزش، مدل می‌تواند داده‌های مصنوعی‌ای بسازد که همان توزیع آماری دادهٔ واقعی را دنبال کنند. این روش برای ایجاد مجموعه‌داده‌های ترکیبی مفید است که هم ویژگی‌های آماری دادهٔ واقعی و هم عناصر مصنوعی را شامل می‌شوند.

روش‌های یادگیری عمیق

تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند شبکه‌های مولد رقابتی (GAN)، خودرمزگذارهای واریاسیونی (VAE) و روش‌های مشابه برای تولید دادهٔ مصنوعی استفاده می‌شوند. این روش‌ها به‌ویژه برای داده‌های پیچیده مانند تصاویر یا داده‌های سری زمانی کاربرد دارند و می‌توانند مجموعه‌داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا ایجاد کنند.

فناوری‌های تولید دادهٔ مصنوعی کدام‌اند؟

برخی فناوری‌های پیشرفته در این زمینه عبارت‌اند از:

شبکه‌های مولد رقابتی (GAN)

مدل‌های GAN از دو شبکه عصبی استفاده می‌کنند که با یکدیگر رقابت می‌کنند. یکی از آنها با استفاده از دادهٔ خام دادهٔ مصنوعی تولید می‌کند و دیگری وظیفهٔ ارزیابی و تشخیص را بر عهده دارد. این دو شبکه تا زمانی رقابت می‌کنند که شبکهٔ ارزیاب دیگر نتواند تفاوت دادهٔ واقعی و مصنوعی را تشخیص دهد. این روش برای تولید داده‌های بسیار طبیعی مانند تصاویر و ویدئوهای واقعی‌نما کاربرد دارد.

خودرُمزگذارهای واریاسیونی (VAE)

الگوریتم‌های VAE داده‌های جدید را بر اساس نمایش دادهٔ اصلی تولید می‌کنند. این الگوریتم بدون نظارت، توزیع دادهٔ خام را یاد می‌گیرد و با معماری رمزگذار–رمزگشا دادهٔ جدید تولید می‌کند. رمزگذار دادهٔ ورودی را فشرده کرده و رمزگشا دادهٔ جدیدی را از این نمایش بازسازی می‌کند. این مدل از محاسبات احتمالی برای بازآفرینی‌های روان استفاده می‌کند. VAE به‌ویژه برای تولید داده‌های بسیار مشابه همراه با تغییرات جزئی مفید است، مانند تولید تصاویر جدید.

مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر

مدل‌های مبتنی بر GPT یا ترنسفورمرها با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ، ساختار و توزیع معمول داده‌ها را یاد می‌گیرند. این مدل‌ها بیشتر در پردازش زبان طبیعی کاربرد دارند. مثلاً اگر مدلی بر پایهٔ ترنسفورمر روی متون انگلیسی آموزش ببیند، ساختار، دستور زبان و حتی ظرایف زبانی را یاد می‌گیرد. سپس هنگام تولید دادهٔ مصنوعی، با یک متن آغازین کار می‌کند و واژه‌های بعدی را بر اساس احتمالات آموخته پیش‌بینی می‌کند و یک دنبالهٔ کامل می‌سازد.

چالش‌های تولید دادهٔ مصنوعی چیست؟

چند چالش مهم در این زمینه وجود دارد:

کنترل کیفیت

کیفیت داده در آمار و تحلیل بسیار حیاتی است. پیش از افزودن دادهٔ مصنوعی به مدل‌های یادگیری، باید دقت و حداقل سطح کیفیت آن بررسی شود. با این حال، اطمینان از غیرقابل‌ردیابی بودن داده‌های مصنوعی ممکن است دقت را کاهش دهد. این مبادله میان حریم خصوصی و دقت می‌تواند بر کیفیت تأثیر بگذارد. بررسی دستی داده‌ها می‌تواند تا حدی مشکل را برطرف کند، اما اگر حجم زیادی داده نیاز باشد، این کار زمان‌بر خواهد بود.

چالش‌های فنی

تولید دادهٔ مصنوعی دشوار است و نیازمند درک روش‌ها، قوانین و فناوری‌های روز می‌باشد. برای ایجاد دادهٔ مصنوعی مفید باید تخصص بالایی داشت. حتی با وجود تخصص، تولید داده‌ای که کاملاً مشابه دادهٔ واقعی باشد دشوار است. برای مثال، داده‌های واقعی اغلب شامل داده‌های پرت یا ناهنجاری‌هایی هستند که الگوریتم‌های مصنوعی به‌سختی می‌توانند آنها را بازسازی کنند.

سردرگمی ذی‌نفعان

اگرچه دادهٔ مصنوعی ابزاری مفید است، اما همهٔ ذی‌نفعان ممکن است اهمیت آن را درک نکنند. به عنوان یک فناوری جدید، برخی از مدیران یا کاربران کسب‌وکار ممکن است تحلیل دادهٔ مصنوعی را جدی نگیرند. از سوی دیگر، برخی ممکن است به دلیل کنترل‌شده بودن فرآیند تولید، بیش از حد به نتایج آن اعتماد کنند. بنابراین لازم است هم مزایا و هم محدودیت‌های این فناوری به‌روشنی به ذی‌نفعان توضیح داده شود.