Τι κάνει στην πραγματικότητα ένας επιμελητής συνθετικών δεδομένων;

Όταν οι άνθρωποι μιλάνε για συνθετικά δεδομένα, όλοι σκέφτονται τους αλγόριθμους, παραγωγικά μοντέλα και ιδιωτικότητα, αλλά σπάνια στο βασικό πρόσωπο που τα κάνει όλα να βγάζουν νόημα: ο επιμελητής συνθετικών δεδομένωνΑυτό το επαγγελματικό προφίλ έχει καταστεί απαραίτητο σε έργα Τεχνητής Νοημοσύνης, προηγμένες αναλύσεις και χώρους δεδομένων, επειδή είναι υπεύθυνο για τη διασφάλιση ότι αυτά τα «ψεύτικα» δεδομένα είναι, ταυτόχρονα, χρήσιμα, ρεαλιστικά και συμβατά με τους κανονισμούς.

Σε ένα πλαίσιο όπου η πρόσβαση σε ποιοτικά πραγματικά δεδομένα καθίσταται ολοένα και πιο δύσκολη και όπου οι νόμοι περί προστασίας δεδομένων καθίστανται ολοένα και πιο απαιτητικοί, Ο επιμελητής συνθετικών δεδομένων λειτουργεί ως γέφυρα μεταξύ επιχειρήσεων, τεχνολογίας και νομικής συμμόρφωσης. Δεν επιβλέπει μόνο τον τρόπο με τον οποίο παράγονται τα δεδομένα, αλλά αποφασίζει επίσης τι μπορεί να μοντελοποιηθεί, ποιοι κίνδυνοι υπάρχουν, ποια αναλυτική αξία διατηρείται και πώς όλα αυτά κοινοποιούνται στα ενδιαφερόμενα μέρη, ώστε να εμπιστεύονται τα αποτελέσματα.

Τι είναι τα συνθετικά δεδομένα και γιατί χρειάζονται επιμέλεια;

Τα συνθετικά δεδομένα είναι τεχνητά δημιουργημένα σύνολα δεδομένων Αυτά τα σύνολα δεδομένων μιμούνται τη συμπεριφορά και τις κατανομές δεδομένων του πραγματικού κόσμου, χωρίς όμως να περιέχουν προσωπικές ή εμπιστευτικές πληροφορίες. Δεν είναι απλώς τυχαία δεδομένα: έχουν σχεδιαστεί για να διατηρούν τη δομή, τις συσχετίσεις και τα στατιστικά μοτίβα που σχετίζονται με μια συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης.

Αυτά τα δεδομένα χρησιμοποιούνται κυρίως για Ανάπτυξη, δοκιμή και επικύρωση μοντέλων μηχανικής μάθησηςΤα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης και οι λύσεις ανάλυσης είναι ιδιαίτερα χρήσιμα όταν τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου είναι σπάνια, ευαίσθητα ή ανύπαρκτα. Είναι επίσης πολύ χρήσιμα για την προσομοίωση σπάνιων ή ακραίων σεναρίων, όπως σπάνιες απάτες, παραβιάσεις ασφαλείας, κρίσιμες καταστάσεις σε αυτόνομα οχήματα ή σπάνια κλινικά συμβάντα.

Επιπλέον, τα συνθετικά δεδομένα επιτρέπουν ανταλλαγή πληροφοριών μεταξύ οργανισμών (για παράδειγμα, σε δημόσιους-ιδιωτικούς χώρους δεδομένων) μειώνοντας τον κίνδυνο αποκάλυψης εμπορικών μυστικών ή παραβίασης της ιδιωτικής ζωής. Με αυτόν τον τρόπο, γίνονται μια διττή τεχνολογία: ενισχύουν την οικονομία δεδομένων, ενώ παράλληλα λειτουργούν ως εργαλείο προστασίας της ιδιωτικής ζωής.

Για να επιτευχθεί αυτό, η παραγωγή συνθετικών δεδομένων βασίζεται σε τεχνικές όπως πιθανοτική μοντελοποίηση, προσομοιώσεις, δέντρα αποφάσεων ή γενετικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GAN)Αυτά τα τελευταία αποτελούνται από δύο ανταγωνιστικά νευρωνικά δίκτυα: το ένα παράγει συνθετικά δεδομένα και το άλλο προσπαθεί να τα διακρίνει από τα πραγματικά δεδομένα, βελτιώνοντας επαναληπτικά την ποιότητα της σύνθεσης.

Το πρόβλημα είναι ότι, αν χρησιμοποιηθούν αφελώς, αυτές οι μέθοδοι μπορούν να παράγουν άχρηστα, μεροληπτικά ή ακόμη και δυνητικά επαναπροσδιορίσιμα δεδομένα. Εδώ ακριβώς έρχεται στο προσκήνιο [η λύση/προσέγγιση]. συνθετική επιμέλεια δεδομένωνΚάποιος πρέπει να αποφασίσει ποιες μεταβλητές συντίθενται, πώς αξιολογείται η ποιότητα, ποιο επίπεδο ανωνυμοποίησης είναι αποδεκτό και αν το αποτέλεσμα εξυπηρετεί πραγματικά τον σκοπό του έργου.

Βασικές λειτουργίες ενός επιμελητή συνθετικών δεδομένων

Ο ρόλος ενός επιμελητή συνθετικών δεδομένων συνδυάζει τεχνικές, αναλυτικές, νομικές και επικοινωνιακές δεξιότητες. Η δουλειά τους υπερβαίνει κατά πολύ το απλό «πάτημα του κουμπιού δημιουργίας δεδομένων»: Είναι περισσότερο σαν ένα πρόγραμμα επεξεργασίας περιεχομένου που υποστηρίζεται από δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη.εκτός από το ότι αντί για κείμενα λειτουργεί με σύνθετα σύνολα δεδομένων.

Μία από τις κύριες ευθύνες τους είναι ορίστε την περίπτωση χρήσης και τους στόχους των συνθετικών δεδομένωνΤα δεδομένα δεν δημιουργούνται για κάθε άθλημα, αλλά για την αντιμετώπιση μιας συγκεκριμένης ανάγκης: εκπαίδευση ενός μοντέλου βαθμολόγησης κινδύνου, δοκιμή ενός συστήματος υπολογιστικής όρασης, δημοσίευση ενός εκπαιδευτικού συνόλου δεδομένων ή ενεργοποίηση της επικύρωσης ενός ιατρικού αλγορίθμου χωρίς τη χρήση πραγματικών ιατρικών αρχείων. Ο επιμελητής μεταφράζει αυτούς τους στόχους σε απαιτήσεις δεδομένων: ποιες μεταβλητές χρειάζονται, ποιες κατανομές πρέπει να διατηρηθούν και ποια σενάρια πρέπει να μπορούν να αναλυθούν.

Φροντίζει επίσης επιλέξτε και προετοιμάστε τα πραγματικά δεδομένα εκκίνησης όταν υπάρχουν. Αυτό περιλαμβάνει τον καθαρισμό, τον χειρισμό ακραίων τιμών, τον ορισμό μεταδεδομένων και την εξερευνητική ανάλυση. Εργαλεία όπως το SDV (Synthetic Data Vault) του MIT, που χρησιμοποιούνται σε περιβάλλοντα όπως το Google Colab, απαιτούν το πραγματικό σύνολο δεδομένων και τα μεταδεδομένα του να είναι καλά δομημένα, προκειμένου να κατανοηθούν σωστά οι σχέσεις μεταξύ των μεταβλητών.

Μια άλλη κρίσιμη λειτουργία είναι ο προσδιορισμός του απαιτούμενος βαθμός σύνθεσης: πλήρως συνθετικά ή μερικώς συνθετικά δεδομέναΣε ορισμένα πλαίσια, είναι εφικτό να συντεθούν μόνο οι πιο ευαίσθητες μεταβλητές (αναγνωριστικά, δεδομένα υγείας, οικονομικές πληροφορίες) ενώ άλλες να παραμείνουν αμετάβλητες. Σε άλλα, λόγω του κινδύνου επαναταυτοποίησης, είναι υποχρεωτικό να συντεθεί ολόκληρο το σύνολο δεδομένων. Αυτή η απόφαση έχει άμεσες επιπτώσεις στη χρηστικότητα και το απόρρητο.

Ο επιμελητής πρέπει επίσης να επιλέξει οι καταλληλότερες τεχνικές παραγωγής Για κάθε τύπο δεδομένων: προηγμένη αναδειγματοληψία, πιθανοτικά μοντέλα, προσομοιώσεις, GAN ή συνδυασμοί αυτών. Η σύνθεση δεδομένων πελατών σε μορφή πίνακα δεν είναι η ίδια με τη σύνθεση ιατρικών εικόνων, ήχου, χρονικών ακολουθιών αισθητήρων ή κλινικών κειμένων. Επιπλέον, είναι σημαντικό να διασφαλιστεί ότι οι επιλεγμένες τεχνικές καταγράφουν με ακρίβεια όχι μόνο τους μέσους όρους και τις διακυμάνσεις, αλλά και τις συσχετίσεις, τις ουρές κατανομής και τα πιθανά χρονικά μοτίβα.

Ποιότητα, χρησιμότητα και έλεγχος συνθετικών δεδομένων

Μια κεντρική πτυχή του έργου του επιμελητή είναι να διασφαλίσει ότι Τα συνθετικά δεδομένα έχουν πραγματική αναλυτική αξίαΕάν το δημιουργούμενο σύνολο δεδομένων δεν επιτρέπει την εξαγωγή συμπερασμάτων παρόμοιων με αυτά που θα λαμβάνονταν με πραγματικά δεδομένα, τότε δεν είναι κατάλληλο για τον δηλωμένο σκοπό. Αυτό περιλαμβάνει μετρήσεις στατιστικής ομοιότητας, δοκιμές υποθέσεων, αξιολόγηση μοντέλων που έχουν εκπαιδευτεί με τον έναν ή τον άλλο τύπο δεδομένων κ.λπ.

Η ποιότητα δεν αναφέρεται μόνο στη στατιστική ακρίβεια, αλλά και στη συμπερίληψη δεδομένων κάποια ποικιλομορφία και σχετικές σπάνιες περιπτώσειςΠολλοί αλγόριθμοι παραγωγής δυσκολεύονται να αναδημιουργήσουν ακραίες τιμές και ανωμαλίες, ακριβώς τα στοιχεία που είναι συχνά κρίσιμα για τον έλεγχο της ανθεκτικότητας των συστημάτων ανίχνευσης απάτης, των κυβερνοεπιθέσεων ή των ακραίων βλαβών στα συστήματα ελέγχου.

Για να ελέγξει αυτήν την ποιότητα, ο επιμελητής συνδυάζει αυτόματοι έλεγχοι και χειροκίνητοι έλεγχοιΟι αυτοματοποιημένοι έλεγχοι επιτρέπουν την επαλήθευση μεγάλων όγκων δεδομένων, ενώ οι χειροκίνητοι έλεγχοι χρησιμοποιούνται για την επιθεώρηση συγκεκριμένων παραδειγμάτων, την επικύρωση της επιχειρηματικής τους λογικής και την ανίχνευση παράξενων μοτίβων που ένας αλγόριθμος δεν θεωρεί προβληματικά, αλλά που, στα ανθρώπινα μάτια, είναι σαφώς μη ρεαλιστικά.

Ωστόσο, είναι πάντα απαραίτητο να διατηρείται μια ισορροπία. ποιότητα και ιδιωτικότηταΓια να αποτραπεί κάποιος από το να συνδέσει ένα συνθετικό αρχείο με ένα πραγματικό πρόσωπο, είναι μερικές φορές απαραίτητο να υποβαθμιστεί ελαφρώς η ακρίβεια ορισμένων χαρακτηριστικών, να εισαχθεί θόρυβος ή να γίνουν ομαλές κατανομές. Ο επιμελητής πρέπει να βρει εκείνο το σημείο ισορροπίας όπου το σύνολο δεδομένων παραμένει χρήσιμο για ανάλυση χωρίς να δημιουργεί απαράδεκτους κινδύνους επαναταυτοποίησης.

Επιπλέον, ο επιμελητής επικοινωνεί και διαπραγματεύεται το επίπεδο εμπιστοσύνης στα δεδομένα με τα ενδιαφερόμενα μέρη. Ορισμένα μπορεί να δείχνουν σκεπτικισμός σχετικά με τη συνάφεια των αποτελεσμάτων που ελήφθησαν με συνθετικά δεδομέναΕνώ κάποιοι τείνουν να τα υπερερμηνεύουν σαν να αποτελούν μια τέλεια αναπαράσταση της πραγματικότητας, μέρος της εργασίας περιλαμβάνει τη διευκρίνιση ορίων, υποθέσεων και περιθωρίων σφάλματος.

Απόρρητο, ΓΚΠΔ και διακυβέρνηση συνθετικών δεδομένων

Η δημιουργία συνθετικών δεδομένων δεν είναι «κόλπο» για την παράκαμψη των κανονισμών προστασίας δεδομένων. Στην πραγματικότητα, Αν κάποιος ξεκινήσει με πραγματικά προσωπικά δεδομένα, η ίδια η παραγωγή είναι μια διαδικασία επεξεργασίας. υπόκεινται στον ΓΚΠΔ. Συνεπώς, πριν από την έναρξη, ο υπεύθυνος επεξεργασίας πρέπει να διασφαλίσει ότι υπάρχει επαρκής νομική βάση, ότι εφαρμόζεται η αρχή της προληπτικής ευθύνης και ότι αξιολογείται ο κίνδυνος εκ νέου ταυτοποίησης που προκύπτει.

Εντός του ευρωπαϊκού πλαισίου, πρότυπα όπως ο ΓΚΠΔ και ο νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη Απαιτούν αυστηρές πρακτικές διακυβέρνησης δεδομένων, ειδικά σε συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης υψηλού κινδύνου. Αυτό περιλαμβάνει απαιτήσεις σχετικά με την ποιότητα των δεδομένων εκπαίδευσης, επικύρωσης και δοκιμών, καθώς και την ιχνηλασιμότητα, την τεκμηρίωση και την ανθρώπινη εποπτεία τους. Ο επιμελητής συνθετικών δεδομένων καθίσταται βασικό στοιχείο στην απόδειξη ότι πληρούνται αυτές οι απαιτήσεις.

Μια βασική αρχή είναι ότι τα συνθετικά δεδομένα που πρέπει να θεωρούνται «μη προσωπικά» Δεν πρέπει να επιτρέπουν την άμεση ή έμμεση ταυτοποίηση ατόμωνΠαρόλο που δημιουργούνται από δεδομένα πραγματικών ανθρώπων, αυτές οι ανωνυμοποιήσεις θα πρέπει να διατηρούν μόνο συγκεντρωτικές στατιστικές ιδιότητες και μοτίβα που σχετίζονται με την ανάλυση. Για την περαιτέρω ενίσχυση αυτής της ανωνυμοποίησης, μπορούν να εφαρμοστούν πρόσθετες τεχνικές όπως η διαφορική ιδιωτικότητα ή άλλοι μηχανισμοί ελεγχόμενης διαταραχής.

Ο επιμελητής αξιολογεί επίσης εάν είναι καλύτερο να επιλέξει πλήρως ή μερικώς συνθετικά δεδομένα Από την άποψη της προστασίας δεδομένων, τα μερικώς συνθετικά σύνολα δεδομένων είναι πιο επικίνδυνα επειδή συνδυάζουν υπερρεαλιστικά αρχεία με πρωτότυπα δεδομένα, κάτι που μπορεί να διευκολύνει τις επιθέσεις σύνδεσης εάν συνδυαστεί με άλλες πηγές. Επομένως, σε περιβάλλοντα υψηλού κινδύνου, συνιστάται γενικά η πλήρης σύνθεση.

Σε κάθε περίπτωση, πριν από την κυκλοφορία ή την κοινοποίηση ενός συνθετικού συνόλου δεδομένων, ο επιμελητής πρέπει να πραγματοποιήσει αξιολόγηση του κινδύνου ανωνυμίας και επαναταυτοποίησηςΕάν η ανάλυση δείξει ότι εξακολουθούν να υπάρχουν υψηλοί κίνδυνοι, θα είναι απαραίτητο να προσαρμοστεί η διαδικασία σύνθεσης, να εφαρμοστούν πρόσθετα μέτρα ή ακόμη και να καταφύγει σε άλλες Τεχνολογίες Βελτίωσης της Ιδιωτικότητας (PET), όπως ισχυρή ψευδωνυμοποίηση, ελεγχόμενη πρόσβαση σε κλειστά περιβάλλοντα ή ομομορφική κρυπτογράφηση.

Περιορισμοί, προκλήσεις και κίνδυνοι των συνθετικών δεδομένων

Αν και οι εμπορικές αφηγήσεις μερικές φορές παρουσιάζουν συνθετικά δεδομένα ως ένα είδος «μαυρίσματος», το έργο του επιμελητή περιλαμβάνει να πατήσουν τα πόδια τους στη γη και να εξηγήσουν τους περιορισμούς τουςΔεν λύνονται όλα τα προβλήματα δεδομένων με τη σύνθεσή τους και υπάρχουν περιπτώσεις στις οποίες αυτή η λύση είναι άμεσα ανεπαρκής.

Μία από τις κύριες δυσκολίες είναι η έλεγχος ποιότητας μεγάλης κλίμακαςΗ χειροκίνητη επαλήθευση τεράστιων συνόλων συνθετικών δεδομένων είναι μη πρακτική και οι αυτοματοποιημένες μετρήσεις δεν καταγράφουν πάντα τις επιχειρηματικές πτυχές που έχουν σημασία. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε σύνολα δεδομένων που φαίνονται στατιστικά σωστά, αλλά δεν αντικατοπτρίζουν με ακρίβεια τη δυναμική του πραγματικού κόσμου του συστήματος ή της αγοράς που μοντελοποιείται.

Υπάρχουν επίσης σοβαρές τεχνικές προκλήσειςΗ δημιουργία μιας καλής απομίμησης της πραγματικότητας απαιτεί εις βάθος κατανόηση των τεχνικών μοντελοποίησης, γνώση του τρόπου προσαρμογής των υπερπαραμέτρων, αποφυγής της υπερπροσαρμογής και ανίχνευσης πότε ένα γενετικό μοντέλο «αντιγράφει» πάρα πολλά από τα αρχικά δεδομένα. Ακόμη και ομάδες με μεγάλη εμπειρία δυσκολεύονται να αναπαράγουν βαριές ουρές, πολύπλοκες μη γραμμικές εξαρτήσεις ή ασυνήθιστες αλληλεπιδράσεις μεταξύ μεταβλητών.

Επιπλέον, υπάρχει ένα συστατικό του διαχείριση προσδοκιών και επικοινωνίαΟρισμένα ενδιαφερόμενα μέρη μπορεί να θεωρούν τα συνθετικά δεδομένα ως «υπερβολικά τεχνητά» και να μην εμπιστεύονται καμία ανάλυση που βασίζεται σε αυτά. Άλλοι, αντίθετα, μπορεί να θεωρούν δεδομένη την σχεδόν τέλεια ακρίβειά τους, επειδή το περιβάλλον παραγωγής ελέγχεται σε μεγάλο βαθμό. Ο επιμελητής πρέπει να εξηγήσει με σαφήνεια τι μπορούν και τι δεν μπορούν να μας πουν αυτά τα δεδομένα.

Τέλος, τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να εισαγάγουν νέες προκαταλήψεις ή ενίσχυση των υπαρχουσών Εάν η διαδικασία δημιουργίας δεν εποπτεύεται σωστά και εάν το μοντέλο μαθαίνει από δεδομένα του πραγματικού κόσμου που είναι ήδη μεροληπτικά (για παράδειγμα, σε αποφάσεις πίστωσης, ιατρικές διαγνώσεις ή πρότυπα επιτήρησης), το συνθετικό σύνολο δεδομένων μπορεί να ενοποιήσει αυτές τις μεροληψίες και να τις κάνει πιο δύσκολο να ανιχνευθούν. Το καθήκον του επιμελητή είναι να αναλύσει και, όπου είναι δυνατόν, να μετριάσει αυτές τις στρεβλώσεις.

Πρακτικές εφαρμογές όπου ο επιμελητής είναι απαραίτητος

Σε τομείς όπως η αυτοκινητοβιομηχανία, η υγειονομική περίθαλψη, τα χρηματοοικονομικά και η μεταποίηση, η χρήση συνθετικών δεδομένων είναι ήδη συνηθισμένη και Η παρέμβαση ενός επιμελητή είναι ζωτικής σημασίας για την επιτυχία των έργων.Δεν πρόκειται μόνο για τη δημιουργία δεδομένων, αλλά και για την ευθυγράμμιση αυτής της παραγωγής με τις τεχνικές, κανονιστικές και επιχειρηματικές απαιτήσεις.

Στην περίπτωση της αυτόνομα οχήματαΓια παράδειγμα, απαιτούνται εκατομμύρια διαφορετικά σενάρια για την εκπαίδευση και την επικύρωση συστημάτων όρασης και λήψης αποφάσεων: ακραίες καιρικές συνθήκες, άτυπη συμπεριφορά πεζών, βλάβες στα φανάρια κυκλοφορίας κ.λπ. Ο επιμελητής ορίζει τον τύπο των σκηνών που χρειάζονται, πώς θα πρέπει να κατανεμηθούν, ποιες ανωμαλίες θα πρέπει να εισαχθούν και πώς να αξιολογήσει εάν το σύνολο δεδομένων καλύπτει επαρκώς τις περιπτώσεις κρίσιμων ακμών.

En βιοϊατρική και γονιδιωματικήΤα συνθετικά δεδομένα επιτρέπουν την εργασία με αλληλουχίες DNA, ιατρικές εικόνες ή κλινικά αρχεία χωρίς να εκτίθενται άμεσα πληροφορίες ασθενών. Ο επιμελητής πρέπει να διασφαλίζει ότι διατηρούνται τα σχετικά επιδημιολογικά και κλινικά πρότυπα, ότι ο κίνδυνος επαναταυτοποίησης είναι χαμηλός και ότι τα δεδομένα παραμένουν χρήσιμα για έρευνα, ανάπτυξη φαρμάκων ή εκπαίδευση διαγνωστικών αλγορίθμων.

En βιομηχανικοί ποιοτικοί έλεγχοιΟι μετρήσεις αισθητήρων, τα αρχεία καταγραφής συντήρησης ή τα δεδομένα παραγωγής μπορούν να συντεθούν για την εκπαίδευση συστημάτων έγκαιρης ανίχνευσης σφαλμάτων. Ο επιμελητής συνεργάζεται με τους μηχανικούς του εργοστασίου για να κατανοήσει ποια σφάλματα είναι τα πιο κρίσιμα, ποια σήματα τα προβλέπουν και πώς να αντικατοπτρίζει αυτές τις συμπεριφορές σε προσομοιωμένα δεδομένα.

Στο πεδίο ανίχνευση οικονομικών και απάτηςΗ περιορισμένη διαθεσιμότητα πραγματικών δεδομένων απάτης (λόγω της σπανιότητας και της ευαισθησίας τους) καθιστά τα συνθετικά δεδομένα ιδιαίτερα ελκυστικά. Ο επιμελητής ορίζει προφίλ ύποπτης συμπεριφοράς, εξισορροπεί τα ποσοστά δόλιας και νόμιμης απάτης και επικυρώνει ότι τα μοντέλα που εκπαιδεύονται με βάση αυτά τα δεδομένα δεν δημιουργούν πλημμύρα ψευδώς θετικών αποτελεσμάτων ή, χειρότερα, δεν εντοπίζουν πραγματική απάτη.

Συνθετικά δεδομένα, οικονομία δεδομένων και χώροι δεδομένων

Πέρα από συγκεκριμένες τεχνικές περιπτώσεις, τα συνθετικά δεδομένα διαδραματίζουν στρατηγικό ρόλο στην οικονομία που βασίζεται σε δεδομένα και δημιουργία κοινόχρηστων χώρων δεδομένωνΟι δημόσιοι και ιδιωτικοί οργανισμοί συχνά διστάζουν να κοινοποιήσουν πραγματικά σύνολα δεδομένων από φόβο μήπως αποκαλύψουν εμπορικά μυστικά, τρωτά σημεία ή ευαίσθητα προσωπικά δεδομένα.

Ο επιμελητής συνθετικών δεδομένων βοηθά αυτούς τους οργανισμούς να σχεδιάστε κοινόχρηστες εκδόσεις των δεδομένων σαςΑυτή η προσέγγιση διατηρεί τη χρησιμότητα για ανάλυση και συνεργασία, ελαχιστοποιώντας παράλληλα τον κίνδυνο διαρροής κρίσιμων πληροφοριών. Αυτό μπορεί να είναι καθοριστικό, για παράδειγμα, για αρκετές εταιρείες στον ίδιο τομέα ώστε να αναλύσουν από κοινού τις τάσεις της αγοράς, τις κυβερνοαπειλές ή τους συστημικούς κινδύνους, χωρίς να αποκαλύψουν μικρές λεπτομέρειες των εσωτερικών τους λειτουργιών.

Στον δημόσιο τομέα, οι στατιστικές υπηρεσίες ή τα εκπαιδευτικά ιδρύματα μπορούν να χρησιμοποιούν συνθετικά δεδομένα για να δημοσιεύουν πληροφορίες χρήσιμες για ερευνητές, εκπαιδευτικούς και μαθητέςΕνώ διασφαλίζει την ταυτότητα των ερωτηθέντων ή των ατόμων που περιλαμβάνονται σε διοικητικά αρχεία, ο επιμελητής σχεδιάζει διαδικασίες για να διασφαλίσει ότι αυτά τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για πειραματισμό, μάθηση και ανάπτυξη αναλυτικών δεξιοτήτων χωρίς να θέτουν σε κίνδυνο τα εμπλεκόμενα άτομα.

Σε αυτό το πλαίσιο, τα συνθετικά δεδομένα ενοποιούνται ως εξής: Διπλή τεχνολογία: ενεργοποίηση νέων επιχειρηματικών μοντέλων που βασίζονται σε δεδομένα Ταυτόχρονα, λειτουργούν ως μηχανισμός προστασίας της ιδιωτικής ζωής εκ σχεδιασμού. Η απόφαση για τη χρήση τους ή όχι, ωστόσο, δεν είναι ποτέ αυτόματη: κάθε περίπτωση απαιτεί μια συγκεκριμένη αξιολόγηση της ισορροπίας μεταξύ της πολυπλοκότητας του συνόλου δεδομένων, της ικανότητας μοντελοποίησης και του κινδύνου επαναταυτοποίησης.

Όταν τα σύνολα δεδομένων είναι εξαιρετικά πολύπλοκα, με αλληλεπιδράσεις που είναι δύσκολο να μοντελοποιηθούν ή με εξαιρετικά σημαντικές ακραίες τιμές, ο επιμελητής μπορεί να καταλήξει στο συμπέρασμα ότι η σύνθεση δεν προσφέρει επαρκείς εγγυήσεις ή ότι εισάγει παρεξηγήσεις κατά τη διάρκεια κρίσιμων φάσεων ανάπτυξης, δοκιμών ή επικύρωσης. Σε αυτές τις περιπτώσεις, πρέπει να ληφθούν υπόψη τα ακόλουθα: άλλες εναλλακτικές ή συμπληρωματικές PETs αντί να επιβάλλουν τη χρήση συνθετικών δεδομένων.

Παράλληλα με την επιμέλεια περιεχομένου και την παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη

Η δουλειά ενός επιμελητή συνθετικών δεδομένων είναι αρκετά παρόμοια με αυτή ενός επιμελητής περιεχομένου με την υποστήριξη της γενετικής τεχνητής νοημοσύνηςΚαι στις δύο περιπτώσεις, το μηχάνημα μπορεί να κάνει τη δύσκολη δουλειά (δημιουργία εκδόσεων, συμπύκνωση πληροφοριών, παραγωγή παραλλαγών), αλλά η ευθύνη για την επιλογή, το φιλτράρισμα, την τοποθέτηση σε συμφραζόμενα και την επικύρωση βαρύνει το άτομο.

Για τα δεδομένα, αυτό σημαίνει ότι ο επιμελητής πρέπει διατυπώνουν πολύ ακριβείς προτροπές ή οδηγίες στα εργαλεία δημιουργίας: ποιες μεταβλητές είναι βασικές, ποιες κατανομές να αναμένονται, ποιο εύρος ακραίων τιμών να προσομοιώνονται, ποια ακραία σενάρια είναι σχετικά και ποιο επίπεδο θορύβου είναι αποδεκτό. Ακριβώς όπως ένας συντάκτης δίνει οδηγίες σε έναν συγγραφέα τεχνητής νοημοσύνης, ο επιμελητής δεδομένων «εκπαιδεύει» τη γεννήτρια να λειτουργεί προς όφελός του.

Επιπλέον, αυτός ο επαγγελματίας πρέπει να είναι πολύ σαφής το κοινό-στόχος και οι στόχοι για τη χρήση αυτών των δεδομένωνΟμάδες επιστήμης δεδομένων, υπεύθυνοι συμμόρφωσης, εξωτερικοί ερευνητές, προγραμματιστές προϊόντων κ.λπ. Ανάλογα με το ποιος θα χρησιμοποιήσει τα δεδομένα και για ποιο σκοπό, ο επιμελητής προσαρμόζει το επίπεδο λεπτομέρειας, την ποικιλομορφία των υποθέσεων, τη μορφή και τη σχετική τεκμηρίωση.

Με τον ίδιο τρόπο που ένας επιμελητής περιεχομένου χωρίζει ένα «μητρικό» έγγραφο σε κομμάτια για μέσα κοινωνικής δικτύωσης, ενημερωτικά δελτία ή ιστολόγια, ένας επιμελητής δεδομένων μπορεί παράγω συνθετικά υποσύνολα εξειδικευμένα: ένα για stress testing, ένα για κανονιστική επικύρωση, ένα για εσωτερική εκπαίδευση, καθένα από τα οποία έχει βαθμονομηθεί με το κατάλληλο επίπεδο ρεαλισμού και ανωνυμοποίησης.

Επαγγελματικό προφίλ και μέλλον του επιμελητή συνθετικών δεδομένων

Ο επιμελητής συνθετικών δεδομένων είναι ένα υβριδικό προφίλ που συνδυάζει Γνώσεις επιστήμης δεδομένων, στατιστικής, τεχνητής νοημοσύνης, ψηφιακού δικαίου και επικοινωνίαςΔεν χρειάζεται να είναι απόλυτος ειδικός σε όλα, αλλά χρειάζεται να κατανοεί αρκετά καλά κάθε τομέα ώστε να συντονίζει διεπιστημονικές ομάδες και να λαμβάνει τεκμηριωμένες αποφάσεις.

Στην πράξη, συνήθως προέρχεται από περιβάλλοντα όπως επιστήμη δεδομένων, μηχανική δεδομένων, προστασία δεδομένων, επιχειρηματική ανάλυση ή επίσημες στατιστικέςκαι συμπληρώνει αυτό το υπόβαθρο με ειδική εκπαίδευση σε τεχνικές συνθετικής παραγωγής, αξιολόγηση ανωνυμίας και διακυβέρνηση δεδομένων. Η ικανότητα εξήγησης σύνθετων εννοιών με απλό τρόπο είναι σχεδόν εξίσου σημαντική με την τεχνική εμπειρογνωμοσύνη.

Καθώς η Τεχνητή Νοημοσύνη ενσωματώνεται σε πιο κρίσιμες διαδικασίες και κανονισμοί, όπως ο νόμος της ΕΕ για την Τεχνητή Νοημοσύνη, κερδίζουν έδαφος, Η ζήτηση για τέτοιου είδους προφίλ θα αυξηθεί σημαντικάΟι οργανισμοί που βασίζονται επί του παρόντος σε εξωτερικούς συμβούλους για τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων τείνουν να ενσωματώνουν εσωτερικές ομάδες επιμέλειας και διακυβέρνησης δεδομένων για τη διατήρηση του ελέγχου και της ιχνηλασιμότητας.

Σε αυτό το σενάριο, η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αντικαθιστά τον επιμελητή, αλλά μάλλον λειτουργεί ως ο προηγμένος βοηθός σαςΑυτοματοποιεί κουραστικές εργασίες, προτείνει εναλλακτικές λύσεις και βοηθά στην αξιολόγηση μοτίβων, αλλά η τελική απόφαση σχετικά με το ποια δεδομένα θα χρησιμοποιηθούν, πώς θα ερμηνευθούν και ποιοι περιορισμοί ισχύουν παραμένει ανθρώπινη υπόθεση. Αυτός ο συνδυασμός κρίσης, ηθικής και δημιουργικότητας που εφαρμόζεται στα δεδομένα είναι δύσκολο να αυτοματοποιηθεί.

Ωστόσο, ο επιμελητής συνθετικών δεδομένων γίνεται στρατηγικό πρόσωπο σε κάθε οργανισμό που θέλει να αξιοποιήσει τις δυνατότητες της Τεχνητής Νοημοσύνης και των προηγμένων αναλυτικών στοιχείων χωρίς να παραβλέψει την ιδιωτικότητα, την ποιότητα και τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς, μετατρέποντας τα «επινοημένα» δεδομένα σε ένα αξιόπιστο εργαλείο για καινοτομία, δοκιμές, συνεργασία και λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων.

σχετικό άρθρο:

Τι είναι η δηλητηρίαση δεδομένων και πώς επηρεάζει την Τεχνητή Νοημοσύνη;

Ισαάκ

Παθιασμένος συγγραφέας για τον κόσμο των byte και της τεχνολογίας γενικότερα. Μου αρέσει να μοιράζομαι τις γνώσεις μου μέσω της γραφής, και αυτό θα κάνω σε αυτό το blog, θα σας δείξω όλα τα πιο ενδιαφέροντα πράγματα σχετικά με τα gadget, το λογισμικό, το υλικό, τις τεχνολογικές τάσεις και πολλά άλλα. Στόχος μου είναι να σας βοηθήσω να περιηγηθείτε στον ψηφιακό κόσμο με απλό και διασκεδαστικό τρόπο.