מה בעצם עושה אוצר נתונים סינתטי?

כשאנשים מדברים על נתונים סינתטיים, כולם חושבים על אלגוריתמים, מודלים גנרטיביים ופרטיות, אבל לעתים רחוקות בדמות המפתח שהופכת את הכל להגיוני: אוצר הנתונים הסינתטייםפרופיל מקצועי זה הפך לחיוני בפרויקטים של בינה מלאכותית, ניתוח מתקדם ותחומי נתונים, משום שהוא אחראי להבטיח שנתונים "מזויפים" אלה יהיו, בו זמנית, שימושיים, מציאותיים ותואמים לתקנות.

בהקשר שבו גישה לנתונים אמיתיים ואיכותיים הופכת קשה יותר ויותר, ובו חוקי הגנת המידע הופכים תובעניים יותר ויותר, אוצר הנתונים הסינתטי משמש כגשר בין עסקים, טכנולוגיה ותאימות לחוק. היא לא רק מפקחת על אופן יצירת הנתונים, אלא גם מחליטה מה ניתן למידול, אילו סיכונים קיימים, איזה ערך אנליטי נשמר, וכיצד כל זה מועבר לבעלי העניין כדי שיבטחו בתוצאות.

מהם נתונים סינתטיים ומדוע הם זקוקים לאוצרות?

נתונים סינתטיים הם מערכי נתונים שנוצרו באופן מלאכותי מערכי נתונים אלה מחקים את ההתנהגות וההתפלגות של נתונים מהעולם האמיתי, אך מבלי להכיל מידע אישי או סודי. הם אינם סתם נתונים אקראיים: הם נועדו לשמר את המבנה, המתאמים והדפוסים הסטטיסטיים הרלוונטיים למקרה שימוש ספציפי.

נתונים אלה משמשים בעיקר עבור פיתוח, בדיקה ואישור של מודלים של למידת מכונהמערכות בינה מלאכותית ופתרונות אנליטיים שימושיים במיוחד כאשר נתונים מהעולם האמיתי הם נדירים, רגישים או לא קיימים כלל. הם גם שימושיים מאוד לסימולציה של תרחישים נדירים או קיצוניים, כגון הונאות נדירות, פרצות אבטחה, מצבים קריטיים בכלי רכב אוטונומיים או אירועים קליניים נדירים.

יתר על כן, נתונים סינתטיים מאפשרים שיתוף מידע בין ארגונים (לדוגמה, במרחבי נתונים ציבוריים-פרטיים) תוך הפחתת הסיכון לחשיפת סודות מסחריים או פגיעה בפרטיות. בדרך זו, הם הופכים לטכנולוגיה כפולה: הם מקדמים את כלכלת הנתונים ובמקביל משמשים ככלי להגנה על הפרטיות.

כדי להשיג זאת, יצירת נתונים סינתטיים מסתמכת על טכניקות כגון מודלים הסתברותיים, סימולציות, עצי החלטה או רשתות יריבות גנרטיביות (GAN)אלה האחרונות מורכבות משתי רשתות עצביות מתחרות: האחת מייצרת נתונים סינתטיים והשנייה מנסה להבדיל אותם מנתונים אמיתיים, ובכך משפרת באופן איטרטיבי את איכות הסינתזה.

הבעיה היא שאם משתמשים בהן בצורה תמימה, שיטות אלו עלולות לייצר נתונים לא מועילים, מוטים, או אפילו נתונים שעלולים להיות ניתנים לזיהוי מחדש. כאן נכנס לתמונה [הפתרון/הגישה]. אוצרות נתונים סינתטייםמישהו צריך להחליט אילו משתנים מסונתזים, כיצד מוערכת האיכות, איזו רמת אנונימיזציה מקובלת, והאם התוצאה אכן משרתת את מטרת הפרויקט.

תפקידים מרכזיים של אוצר נתונים סינתטי

תפקידו של אוצר נתונים סינתטי משלב מיומנויות טכניות, אנליטיות, משפטיות ותקשורתיות. עבודתו חורגת הרבה מעבר ל"לחיצה על כפתור יצירת הנתונים": זה יותר כמו עורך תוכן הנתמך על ידי בינה מלאכותית יצירתית.אלא שבמקום טקסטים זה עובד עם מערכי נתונים מורכבים.

אחת מתחומי האחריות העיקריים שלהם היא להגדיר את מקרה השימוש והמטרות של הנתונים הסינתטייםנתונים אינם נוצרים עבור כל ספורט, אלא כדי לטפל בצורך ספציפי: אימון מודל ניקוד סיכונים, בדיקת מערכת ראייה ממוחשבת, שחרור מערך נתונים חינוכי, או מתן אפשרות לאימות של אלגוריתם רפואי מבלי להשתמש ברשומות רפואיות אמיתיות. האוצר מתרגם את המטרות הללו לדרישות נתונים: אילו משתנים נדרשים, אילו התפלגויות יש לשמור, ואילו תרחישים יש לנתח.

זה גם דואג לבחור ולהכין את נתוני ההתחלה בפועל כאשר הם קיימים. זה כולל ניקוי, טיפול בחריגים, הגדרת מטא-נתונים וניתוח חקרני. כלים כמו SDV (Synthetic Data Vault) של MIT, המשמשים בסביבות כמו Google Colab, דורשים שמערכת הנתונים והמטא-נתונים שלה יהיו מובנים היטב על מנת ללמוד כראוי את הקשרים בין משתנים.

תפקיד חשוב נוסף הוא לקבוע את דרגת הסינתזה הנדרשת: נתונים סינתטיים לחלוטין או סינתטיים חלקיתבהקשרים מסוימים, ניתן לסנתז רק את המשתנים הרגישים ביותר (מזהים, נתוני בריאות, מידע פיננסי) תוך השארת אחרים ללא שינוי; באחרים, עקב הסיכון לזיהוי חוזר, חובה לסנתז את כל מערך הנתונים. להחלטה זו השלכות ישירות על השימושיות והפרטיות.

על האוצר לבחור גם כן טכניקות הייצור המתאימות ביותר עבור כל סוג נתונים: דגימה מחדש מתקדמת, מודלים הסתברותיים, סימולציות, מודלים גנטיים גנטיים (GANs) או שילובים שלהם. סינתזה של נתוני לקוחות טבלאיים אינה זהה לסינתזה של תמונות רפואיות, אודיו, רצפי זמן של חיישנים או טקסטים קליניים. יתר על כן, חיוני להבטיח שהטכניקות שנבחרו לוכדות במדויק לא רק ממוצעים ושונות, אלא גם קורלציות, זנבות התפלגות ודפוסים זמניים פוטנציאליים.

איכות, תועלת ובקרה של נתונים סינתטיים

היבט מרכזי בעבודתו של האוצר הוא להבטיח ש לנתונים סינתטיים יש ערך אנליטי אמיתיאם מערך הנתונים שנוצר אינו מאפשר הסקת מסקנות דומות לאלו שהיו מתקבלות עם נתונים אמיתיים, הוא אינו מתאים למטרה המוצהרת. זה כולל מדדי דמיון סטטיסטיים, בדיקת השערות, הערכת מודלים שאומנו עם סוג נתונים אחד או אחר וכו'.

איכות מתייחסת לא רק לדיוק סטטיסטי, אלא גם להכללת נתונים גיוון מסוים ומקרים נדירים רלוונטייםאלגוריתמי יצירה רבים מתקשים לשחזר חריגים ואנומליות, בדיוק אותם אלמנטים שלעתים קרובות הם קריטיים לבדיקת עמידותן של מערכות לגילוי הונאות, מתקפות סייבר או כשלים קיצוניים במערכות בקרה.

כדי לשלוט באיכות זו, האוצר משלב בדיקות אוטומטיות ובדיקות ידניותבדיקות אוטומטיות מאפשרות אימות של כמויות גדולות של נתונים, בעוד שבדיקות ידניות משמשות לבדיקת דוגמאות ספציפיות, לאימות שהן הגיוניות עסקית ולזיהוי דפוסים מוזרים שאלגוריתם אינו מחשיב כבעייתיים, אך בעיניים אנושיות, הם בבירור לא מציאותיים.

עם זאת, תמיד יש צורך לשמור על איזון. איכות ופרטיותכדי למנוע ממישהו לקשר רשומה סינתטית לאדם אמיתי, לעיתים יש צורך לפגוע מעט בדיוק של מאפיינים מסוימים, להוסיף רעש או לבצע התפלגויות חלקות. האוצר חייב למצוא את נקודת האיזון שבה מערך הנתונים נשאר שימושי לניתוח מבלי ליצור סיכונים בלתי מקובלים של זיהוי חוזר.

בנוסף, האוצר מתקשר ומנהל משא ומתן על רמת האמון בנתונים עם בעלי העניין. חלקם עשויים להראות ספקנות לגבי הרלוונטיות של תוצאות שהתקבלו עם נתונים סינתטייםבעוד שחלקם נוטים לפרש אותם יתר על המידה כאילו היו ייצוג מושלם של המציאות, חלק מהעבודה כולל הבהרת גבולות, הנחות יסוד ושולי טעות.

פרטיות, GDPR וניהול נתונים סינתטיים

יצירת נתונים סינתטיים אינה "טריק" לעקיפת תקנות הגנת המידע. למעשה, אם מתחילים עם נתונים אישיים אמיתיים, היצירה עצמה היא פעולת עיבוד בכפוף לתקנת ה-GDPR. לכן, לפני שמתחילים, על הבקר לוודא כי קיים בסיס משפטי הולם, כי מיושם עקרון האחריות הפרואקטיבית, וכי נבדק הסיכון הנובע מכך לזיהוי חוזר.

במסגרת האירופית, סטנדרטים כגון ה-GDPR וחוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי הם דורשים נהלי ניהול נתונים קפדניים, במיוחד במערכות בינה מלאכותית בסיכון גבוה. זה כולל דרישות בנוגע לאיכות נתוני ההדרכה, האימות והבדיקה, כמו גם למעקב אחריהם, תיעודם ופיקוח אנושי. אוצר הנתונים הסינתטיים הופך לדמות מפתח בהוכחת עמידה בדרישות אלה.

עיקרון בסיסי הוא שנתונים סינתטיים אשר ייחשבו כ"לא אישיים" אסור להם לאפשר זיהוי ישיר או עקיף של אנשיםלמרות שנוצרו מנתונים של אנשים אמיתיים, אנונימיזציות אלו צריכות לשמור רק מאפיינים ודפוסים סטטיסטיים מצטברים הרלוונטיים לניתוח. כדי לשפר עוד יותר את האנונימיזציה הזו, ניתן ליישם טכניקות נוספות כגון פרטיות דיפרנציאלית או מנגנוני הפרעה מבוקרים אחרים.

האוצר גם מעריך האם עדיף לבחור ב נתונים סינתטיים מלאים או חלקיים מנקודת מבט של הגנת מידע, מערכי נתונים סינתטיים חלקית מסוכנים יותר משום שהם מערבבים רשומות היפר-ריאליסטיות עם נתונים מקוריים, מה שיכול להקל על קישור מתקפות אם משולבים עם מקורות אחרים. לכן, בהקשרים בעלי סיכון גבוה, מומלץ בדרך כלל לסינתזה מלאה.

בכל מקרה, לפני פרסום או שיתוף של מערך נתונים סינתטי, על האוצר לבצע הערכת אנונימיות וסיכון לזיהוי מחדשאם הניתוח יראה כי סיכונים גבוהים נמשכים, יהיה צורך להתאים את תהליך הסינתזה, ליישם אמצעים נוספים, או אף לפנות לטכנולוגיות אחרות לשיפור הפרטיות (PETs), כגון פסאודיוניזציה חזקה, גישה מבוקרת בסביבות סגורות או הצפנה הומומורפית.

מגבלות, אתגרים וסיכונים של נתונים סינתטיים

למרות שנרטיבים מסחריים מציגים לעיתים נתונים סינתטיים כמעין פתרון קסם, עבודתו של האוצר כוללת לשים את רגליהם על הקרקע ולהסביר את מגבלותיהםלא כל בעיות הנתונים נפתרות על ידי סינתזתן, וישנם הקשרים שבהם פתרון זה אינו מספק באופן ישיר.

אחת הקשיים העיקריים היא בקרת איכות בקנה מידה גדולאימות ידני של מערכי נתונים סינתטיים גדולים אינו מעשי, ומדדים אוטומטיים לא תמיד לוכדים את ההיבטים העסקיים החשובים. דבר זה יכול לגרום למערכי נתונים שנראים נכונים סטטיסטית אך אינם משקפים במדויק את הדינמיקה בעולם האמיתי של המערכת או השוק המדומה.

יש גם אתגרים טכניים רצינייםיצירת חיקוי טוב של המציאות דורשת הבנה מעמיקה של טכניקות מידול, ידיעה כיצד להתאים היפר-פרמטרים, להימנע מהתאמת יתר ולזהות מתי מודל גנרטיבי "מעתיק" יותר מדי מהנתונים המקוריים. אפילו צוותים מנוסים מאוד מתקשים לשחזר זנבות כבדים, תלויות מורכבות לא ליניאריות או אינטראקציות יוצאות דופן בין משתנים.

בנוסף, ישנו מרכיב של ניהול ציפיות ותקשורתחלק מהבעלי העניין עשויים לראות בנתונים סינתטיים "מלאכותיים מדי" ולא לסמוך על כל ניתוח המבוסס עליהם; אחרים, לעומת זאת, עשויים לקבל כמובן מאליו את דיוקם הכמעט מושלם משום שסביבת הייצור מבוקרת מאוד. האוצר חייב להסביר בבירור מה נתונים אלה יכולים ומה לא יכולים לספר לנו.

לבסוף, נתונים סינתטיים יכולים להציג הטיות חדשות או הגברת הטיות קיימות אם תהליך היצירה אינו מפוקח כראוי, ואם המודל לומד מנתונים מהעולם האמיתי שכבר מוטים (לדוגמה, בהחלטות אשראי, אבחנות רפואיות או דפוסי מעקב), מערך הנתונים הסינתטי יכול לחזק את ההטיות הללו ולהקשות על גילוין. משימתו של האוצר היא לנתח, ובמידת האפשר, למתן עיוותים אלה.

יישומים מעשיים שבהם האוצר חיוני

במגזרים כמו רכב, שירותי בריאות, פיננסים וייצור, השימוש בנתונים סינתטיים כבר נפוץ, ו התערבותו של אוצר היא קריטית להצלחת הפרויקטים.זה לא רק עניין של יצירת נתונים, אלא של התאמת יצירתם לדרישות טכניות, רגולטוריות ועסקיות.

במקרה של כלי רכב אוטונומייםלדוגמה, נדרשים מיליוני תרחישים שונים כדי לאמן ולאמת מערכות ראייה וקבלת החלטות: תנאי מזג אוויר קיצוניים, התנהגות הולכי רגל לא טיפוסית, כשלים ברמזורים וכו'. האוצר מגדיר איזה סוג של סצנות נדרשות, כיצד יש לפזר אותן, אילו אנומליות יש להציג וכיצד להעריך האם מערך הנתונים מכסה מספיק מקרי קצה קריטיים.

En ביו-רפואה וגנומיקהנתונים סינתטיים מאפשרים עבודה עם רצפי DNA, תמונות רפואיות או רשומות קליניות מבלי לחשוף ישירות מידע על המטופל. על האוצר להבטיח שדפוסים אפידמיולוגיים וקליניים רלוונטיים נשמרים, שהסיכון לזיהוי חוזר נמוך, ושהנתונים יישארו שימושיים למחקר, פיתוח תרופות או הכשרת אלגוריתמים לאבחון.

En בקרות איכות תעשייתיותניתן לסנתז קריאות חיישנים, יומני תחזוקה או נתוני ייצור כדי לאמן מערכות לגילוי תקלות מוקדם. האוצר משתף פעולה עם מהנדסי המפעל כדי להבין אילו תקלות הן הקריטיות ביותר, אילו אותות צופים אותן, וכיצד לשקף התנהגויות אלו בנתונים מדומים.

בתחום גילוי פיננסי והונאותהזמינות המוגבלת של נתוני הונאה אמיתיים (בשל נדירותם ורגישותם) הופכת נתונים סינתטיים לאטרקטיביים במיוחד. האוצר מגדיר פרופילים של התנהגות חשודה, מאזן את שיעורי האירועים ההונאה והלגיטימיים, ומאמת שהמודלים שאומנו על נתונים אלה אינם מייצרים שטף של תוצאות חיוביות שגויות, או גרוע מכך, מפספסים הונאה ממשית.

נתונים סינתטיים, כלכלת נתונים ומרחבי נתונים

מעבר למקרים טכניים ספציפיים, נתונים סינתטיים ממלאים תפקיד אסטרטגי ב... כלכלה מונעת נתונים ויצירת מרחבי נתונים משותפיםארגונים ציבוריים ופרטיים לעיתים קרובות מהססים לשתף מערכי נתונים אמיתיים מחשש לחשיפת סודות מסחריים, פגיעויות או מידע אישי רגיש.

אוצר הנתונים הסינתטיים עוזר לארגונים אלה תכנן גרסאות ניתנות לשיתוף של הנתונים שלךגישה זו משמרת את התועלת של ניתוח ושיתוף פעולה תוך מזעור הסיכון לדליפת מידע קריטי. זה יכול להיות קריטי, למשל, עבור מספר חברות באותו מגזר לנתח במשותף מגמות שוק, איומי סייבר או סיכונים מערכתיים מבלי לחשוף פרטים קטנטנים על הפעילות הפנימית שלהן.

במגזר הציבורי, משרדי סטטיסטיקה או מוסדות חינוך עשויים להשתמש בנתונים סינתטיים כדי פרסום מידע שימושי לחוקרים, מורים וסטודנטיםתוך שמירה על זהותם של המשיבים או האנשים הכלולים ברשומות המנהליות, האוצר מתכנן תהליכים כדי להבטיח שניתן יהיה להשתמש בנתונים אלה לצורך ניסויים, למידה ופיתוח מיומנויות אנליטיות מבלי להוות סיכונים לאנשים המעורבים.

בהקשר זה, נתונים סינתטיים מאוחדים כ טכנולוגיה כפולה: מאפשרת מודלים עסקיים חדשים מבוססי נתונים ובמקביל, הם פועלים כמנגנון של פרטיות מובנית. עם זאת, ההחלטה להשתמש בהם או לא אינה אוטומטית לעולם: כל מקרה דורש הערכה ספציפית של האיזון בין מורכבות מערך הנתונים, קיבולת המידול והסיכון לזיהוי מחדש.

כאשר מערכי נתונים מורכבים ביותר, עם אינטראקציות שקשה למדל או חריגים בעלי השפעה רבה, האוצר עשוי להסיק שהסינתזה אינה מציעה ערבויות מספיקות או שהיא יוצרת אי הבנות במהלך שלבים קריטיים של פיתוח, בדיקה או אימות. במקרים אלה, יש לקחת בחשבון את הדברים הבאים: PET חלופיים או משלימים אחרים במקום לאלץ שימוש בנתונים סינתטיים.

הקבלות עם אוצרות תוכן ובינה מלאכותית יצירתית

עבודתו של אוצר נתונים סינתטי דומה למדי לזו של אוצר תוכן המופעל על ידי בינה מלאכותית יצירתיתבשני המקרים, המכונה יכולה לעשות את העבודה הקשה (יצירת גרסאות, דחיסת מידע, הפקת וריאציות), אך האחריות לבחירה, סינון, הקשר ותיקוף נופלת על האדם.

עבור הנתונים, משמעות הדבר היא שהאוצר חייב לנסח הנחיות או הוראות מדויקות מאוד לכלי היצירה: אילו משתנים הם המפתח, אילו התפלגויות לצפות, איזה טווח חריגים לדמות, אילו תרחישים קיצוניים רלוונטיים, ואיזו רמת רעש מקובלת. בדיוק כפי שעורך נותן הוראות לכותב בינה מלאכותית, אוצר הנתונים "מאמן" את המחולל לעבוד לטובתו.

יתר על כן, איש המקצוע הזה חייב להיות מאוד ברור קהל היעד והמטרות לשימוש בנתונים אלהצוותי מדעי נתונים, קציני ציות, חוקרים חיצוניים, מפתחי מוצרים וכו'. בהתאם למי ישתמש בנתונים ולאיזו מטרה, האוצר מתאים את רמת הפירוט, את גיוון המקרים, את הפורמט ואת התיעוד הנלווה.

באותו אופן שבו אוצר תוכן מחלק מסמך "אם" לחלקים עבור מדיה חברתית, ניוזלטרים או בלוגים, אוצר נתונים יכול... להפיק תת-קבוצות סינתטיות התמחות: אחת לבדיקות לחץ, אחת לאימות רגולטורי, אחת להכשרה פנימית, כל אחת מכויל עם רמת הריאליזם והאנונימיזציה המתאימה.

פרופיל מקצועי ועתידו של אוצר הנתונים הסינתטיים

אוצר הנתונים הסינתטי הוא פרופיל היברידי המשלב ידע במדעי נתונים, סטטיסטיקה, בינה מלאכותית, משפט דיגיטלי ותקשורתהוא לא חייב להיות מומחה מוחלט בכל דבר, אבל הוא צריך להבין מספיק בכל תחום כדי לתזמר צוותים רב-תחומיים ולקבל החלטות מושכלות.

בפועל, זה בדרך כלל מגיע מסביבות כמו מדעי נתונים, הנדסת נתונים, הגנת נתונים, ניתוח עסקי או סטטיסטיקה רשמיתומשלים את הבסיס הזה עם הכשרה ספציפית בטכניקות יצירה סינתטית, הערכת אנונימיות וניהול נתונים. היכולת להסביר מושגים מורכבים בפשטות חשובה כמעט כמו מומחיות טכנית.

ככל שבינה מלאכותית משולבת בתהליכים קריטיים יותר ותקנות כמו חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי צוברות תאוצה, הביקוש לפרופילים מסוג זה הולך לגדול מאודארגונים אשר כיום מסתמכים על יועצים חיצוניים ליצירת נתונים סינתטיים, נוטים לשלב צוותי אוצרות וממשל נתונים פנימיים כדי לשמור על שליטה ומעקב.

בתרחיש זה, בינה מלאכותית אינה מחליפה את האוצר, אלא משמש כעוזר מתקדם שלךזה הופך משימות מייגעות לאוטומטיות, מציע חלופות ועוזר להעריך דפוסים, אבל ההחלטה הסופית לגבי אילו נתונים להשתמש, כיצד לפרש אותם ואילו מגבלות חלות נותרת אנושית. שילוב זה של שיקול דעת, אתיקה ויצירתיות המופעלים על נתונים קשה לאוטומציה.

עם זאת, אוצר הנתונים הסינתטי הופך לדמות אסטרטגית בכל ארגון שרוצה לנצל את הפוטנציאל של בינה מלאכותית ואנליטיקה מתקדמת מבלי לאבד את השקפתו על פרטיות, איכות ועמידה בתקנות, ולהפוך נתונים "מומצאים" לכלי אמין לחדשנות, בדיקות, שיתוף פעולה וקבלת החלטות מושכלות.