ผู้ดูแลจัดการข้อมูลสังเคราะห์ทำอะไรบ้างกันแน่?

เมื่อพูดถึงข้อมูลสังเคราะห์ ทุกคนมักนึกถึงอัลกอริทึม แบบจำลองกำเนิด และความเป็นส่วนตัว แต่แทบจะไม่เคยพบในบุคคลสำคัญที่ทำให้ทุกอย่างดูสมเหตุสมผล: ผู้ดูแลข้อมูลสังเคราะห์โปรไฟล์ระดับมืออาชีพนี้กลายเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งในโครงการ AI การวิเคราะห์ขั้นสูง และพื้นที่ข้อมูล เนื่องจากมีหน้าที่รับผิดชอบในการทำให้แน่ใจว่าข้อมูล "ปลอม" เหล่านี้มีประโยชน์ สมจริง และสอดคล้องกับกฎระเบียบไปพร้อมๆ กัน

ในบริบทที่การเข้าถึงข้อมูลจริงที่มีคุณภาพทำได้ยากขึ้นเรื่อยๆ และกฎหมายคุ้มครองข้อมูลมีความเข้มงวดมากขึ้นเรื่อยๆ ผู้ดูแลจัดการข้อมูลสังเคราะห์ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อม หน่วยงานนี้ทำหน้าที่เชื่อมโยงระหว่างธุรกิจ เทคโนโลยี และการปฏิบัติตามกฎหมาย ไม่เพียงแต่กำกับดูแลวิธีการสร้างข้อมูลเท่านั้น แต่ยังตัดสินใจด้วยว่าอะไรสามารถสร้างแบบจำลองได้ มีความเสี่ยงอะไรบ้าง คุณค่าเชิงวิเคราะห์ใดที่ควรได้รับการรักษาไว้ และวิธีการสื่อสารทั้งหมดนี้ไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเพื่อให้พวกเขามั่นใจในผลลัพธ์

ข้อมูลสังเคราะห์คืออะไร และเหตุใดจึงจำเป็นต้องมีการคัดกรอง?

ข้อมูลสังเคราะห์คือ ชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยเทียม ชุดข้อมูลเหล่านี้จำลองพฤติกรรมและการกระจายตัวของข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง แต่ปราศจากข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่เป็นความลับ ไม่ใช่เพียงแค่ข้อมูลสุ่ม แต่ได้รับการออกแบบมาเพื่อรักษารูปแบบ โครงสร้าง ความสัมพันธ์ และรูปแบบทางสถิติที่เกี่ยวข้องกับกรณีการใช้งานเฉพาะ

ข้อมูลนี้ส่วนใหญ่ใช้สำหรับ พัฒนา ทดสอบ และตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องระบบ AI และโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริงมีน้อย ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน หรือไม่มีอยู่เลย นอกจากนี้ยังเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับการจำลองสถานการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยากหรือรุนแรง เช่น การฉ้อโกงที่เกิดขึ้นไม่บ่อย การละเมิดความปลอดภัย สถานการณ์วิกฤตในยานยนต์ไร้คนขับ หรือเหตุการณ์ทางคลินิกที่หายาก

นอกจากนี้ ข้อมูลสังเคราะห์ยังช่วยให้ การแบ่งปันข้อมูลระหว่างองค์กร (ตัวอย่างเช่น ในพื้นที่ข้อมูลสาธารณะและส่วนตัว) ช่วยลดความเสี่ยงในการเปิดเผยความลับทางการค้าหรือการละเมิดความเป็นส่วนตัว ด้วยวิธีนี้ เทคโนโลยีเหล่านี้จึงกลายเป็นเทคโนโลยีสองแง่สองมุม: ช่วยกระตุ้นเศรษฐกิจข้อมูลไปพร้อมๆ กับการเป็นเครื่องมือปกป้องความเป็นส่วนตัว

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ การสร้างข้อมูลสังเคราะห์จึงอาศัยเทคนิคต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็น การจำลอง แผนผังการตัดสินใจ หรือ เครือข่ายปฏิปักษ์เชิงสร้างสรรค์ (GANs)ส่วนหลังนี้ประกอบด้วยเครือข่ายประสาทเทียมสองเครือข่ายที่แข่งขันกัน เครือข่ายหนึ่งสร้างข้อมูลสังเคราะห์ และอีกเครือข่ายหนึ่งพยายามแยกแยะข้อมูลสังเคราะห์ออกจากข้อมูลจริง โดยปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลสังเคราะห์อย่างต่อเนื่อง

ปัญหาคือ หากนำวิธีการเหล่านี้ไปใช้อย่างไม่ระมัดระวัง อาจทำให้ได้ข้อมูลที่ไม่เป็นประโยชน์ มีอคติ หรือแม้กระทั่งอาจระบุตัวตนได้ นี่คือจุดที่ [วิธีการ/แนวทางแก้ไข] เข้ามามีบทบาท การจัดการข้อมูลสังเคราะห์ต้องมีคนตัดสินใจว่าควรนำตัวแปรใดมาสังเคราะห์ วิธีการประเมินคุณภาพ ระดับการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลที่ยอมรับได้คือระดับใด และผลลัพธ์ที่ได้นั้นตอบสนองวัตถุประสงค์ของโครงการจริงหรือไม่

หน้าที่หลักของผู้ดูแลจัดการข้อมูลสังเคราะห์

บทบาทของผู้ดูแลจัดการข้อมูลสังเคราะห์นั้นต้องอาศัยทักษะด้านเทคนิค การวิเคราะห์ กฎหมาย และการสื่อสาร งานของพวกเขานั้นก้าวไปไกลกว่าแค่ "การกดปุ่มสร้างข้อมูล" มันเหมือนกับบทบาทของบรรณาธิการเนื้อหาที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI ด้านความคิดสร้างสรรค์มากกว่ายกเว้นว่าแทนที่จะใช้กับข้อความ มันกลับใช้กับชุดข้อมูลที่ซับซ้อนกว่า

หนึ่งในความรับผิดชอบหลักของพวกเขาคือ กำหนดกรณีการใช้งานและวัตถุประสงค์ของข้อมูลสังเคราะห์ข้อมูลไม่ได้ถูกสร้างขึ้นสำหรับกีฬาทุกประเภท แต่ถูกสร้างขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะ เช่น การฝึกฝนแบบจำลองการประเมินความเสี่ยง การทดสอบระบบคอมพิวเตอร์วิชั่น การเผยแพร่ชุดข้อมูลเพื่อการศึกษา หรือการตรวจสอบความถูกต้องของอัลกอริทึมทางการแพทย์โดยไม่ต้องใช้บันทึกทางการแพทย์จริง ผู้ดูแลข้อมูลจะแปลงวัตถุประสงค์เหล่านี้ให้เป็นข้อกำหนดด้านข้อมูล: ตัวแปรใดบ้างที่จำเป็น การกระจายตัวของข้อมูลต้องคงไว้อย่างไร และสถานการณ์ใดบ้างที่ต้องสามารถวิเคราะห์ได้

นอกจากนี้ยังดูแล เลือกและเตรียมข้อมูลเริ่มต้นจริง เมื่อข้อมูลเหล่านั้นมีอยู่จริง ซึ่งรวมถึงการทำความสะอาด การจัดการข้อมูลผิดปกติ การกำหนดเมตาเดตา และการวิเคราะห์เชิงสำรวจ เครื่องมืออย่างเช่น SDV (Synthetic Data Vault) ของ MIT ซึ่งใช้ในสภาพแวดล้อมอย่าง Google Colab จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลจริงและเมตาเดตาที่มีโครงสร้างที่ดี เพื่อให้สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรได้อย่างถูกต้อง

อีกหนึ่งหน้าที่สำคัญคือการกำหนด ระดับการสังเคราะห์ที่ต้องการ: ข้อมูลสังเคราะห์ทั้งหมดหรือข้อมูลสังเคราะห์บางส่วนในบางบริบท การสังเคราะห์เฉพาะตัวแปรที่มีความละเอียดอ่อนที่สุด (เช่น ตัวระบุ ข้อมูลสุขภาพ ข้อมูลทางการเงิน) โดยคงตัวแปรอื่นๆ ไว้เหมือนเดิมนั้นเป็นไปได้ แต่ในบริบทอื่นๆ เนื่องจากความเสี่ยงในการระบุตัวตนซ้ำ จึงจำเป็นต้องสังเคราะห์ชุดข้อมูลทั้งหมด การตัดสินใจนี้ส่งผลโดยตรงต่อการใช้งานและความเป็นส่วนตัว

ภัณฑารักษ์ต้องเลือกด้วยเช่นกัน เทคนิคการสร้างที่เหมาะสมที่สุด สำหรับข้อมูลแต่ละประเภท: การสุ่มตัวอย่างขั้นสูง, แบบจำลองความน่าจะเป็น, การจำลอง, GANs หรือการผสมผสานของสิ่งเหล่านี้ การสังเคราะห์ข้อมูลลูกค้าในรูปแบบตารางไม่เหมือนกับการสังเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เสียง ลำดับเวลาของเซ็นเซอร์ หรือข้อความทางคลินิก นอกจากนี้ สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าเทคนิคที่เลือกนั้นสามารถจับภาพได้อย่างแม่นยำไม่เพียงแค่ค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน แต่ยังรวมถึงความสัมพันธ์ ปลายการกระจาย และรูปแบบเชิงเวลาที่อาจเกิดขึ้นด้วย

คุณภาพ ประโยชน์ใช้สอย และการควบคุมข้อมูลสังเคราะห์

ส่วนสำคัญอย่างหนึ่งของงานภัณฑารักษ์คือการทำให้แน่ใจว่า ข้อมูลสังเคราะห์มีคุณค่าในการวิเคราะห์อย่างแท้จริงหากชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นไม่สามารถนำไปสู่ข้อสรุปที่คล้ายคลึงกับข้อสรุปที่จะได้จากข้อมูลจริง ชุดข้อมูลนั้นก็ไม่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ที่ระบุไว้ ซึ่งรวมถึงการวัดความคล้ายคลึงทางสถิติ การทดสอบสมมติฐาน การประเมินแบบจำลองที่ฝึกฝนด้วยข้อมูลประเภทต่างๆ เป็นต้น

คุณภาพไม่ได้หมายถึงเพียงแค่ความถูกต้องทางสถิติเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการนำข้อมูลมาใช้ด้วย ความหลากหลายบางประการและกรณีหายากที่เกี่ยวข้องอัลกอริทึมการสร้างข้อมูลจำนวนมากประสบปัญหาในการสร้างข้อมูลที่ผิดปกติและข้อมูลที่อยู่นอกเหนือค่าปกติ ซึ่งเป็นองค์ประกอบที่สำคัญอย่างยิ่งในการทดสอบความแข็งแกร่งของระบบตรวจจับการฉ้อโกง การโจมตีทางไซเบอร์ หรือความล้มเหลวอย่างรุนแรงในระบบควบคุม

เพื่อควบคุมคุณภาพนี้ ภัณฑารักษ์จึงผสมผสานวิธีการต่างๆ เข้าด้วยกัน การตรวจสอบอัตโนมัติและการตรวจสอบด้วยตนเองการตรวจสอบอัตโนมัติช่วยให้สามารถตรวจสอบข้อมูลจำนวนมากได้ ในขณะที่การตรวจสอบด้วยตนเองใช้เพื่อตรวจสอบตัวอย่างเฉพาะ ตรวจสอบว่าตัวอย่างเหล่านั้นสมเหตุสมผลในเชิงธุรกิจ และตรวจจับรูปแบบแปลก ๆ ที่อัลกอริทึมไม่มองว่าเป็นปัญหา แต่ในสายตาของมนุษย์นั้นเห็นได้ชัดว่าไม่สมจริง

อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องรักษาสมดุลอยู่เสมอ คุณภาพและความเป็นส่วนตัวเพื่อป้องกันไม่ให้ใครเชื่อมโยงข้อมูลที่สร้างขึ้นกับบุคคลจริง บางครั้งจึงจำเป็นต้องลดความแม่นยำของคุณลักษณะบางอย่างลงเล็กน้อย เพิ่มสัญญาณรบกวน หรือปรับการกระจายให้เรียบขึ้น ผู้ดูแลข้อมูลต้องหาจุดสมดุลที่ชุดข้อมูลยังคงมีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์โดยไม่ก่อให้เกิดความเสี่ยงที่ไม่สามารถยอมรับได้ในการระบุตัวตนซ้ำ

นอกจากนี้ ผู้ดูแลยังสื่อสารและเจรจาเกี่ยวกับระดับความน่าเชื่อถือของข้อมูลกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย บางส่วนอาจแสดงให้เห็น ความสงสัยเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์ที่ได้จากข้อมูลสังเคราะห์ในขณะที่บางคนมักตีความข้อมูลเหล่านั้นเกินจริงราวกับว่าเป็นตัวแทนที่สมบูรณ์แบบของความเป็นจริง ส่วนหนึ่งของงานเกี่ยวข้องกับการชี้แจงข้อจำกัด ข้อสมมติ และขอบเขตความคลาดเคลื่อน

ความเป็นส่วนตัว, GDPR และการกำกับดูแลข้อมูลสังเคราะห์

การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ไม่ใช่ "กลอุบาย" เพื่อหลีกเลี่ยงกฎระเบียบด้านการคุ้มครองข้อมูล ในความเป็นจริงแล้ว หากเริ่มต้นด้วยข้อมูลส่วนบุคคลจริง กระบวนการสร้างข้อมูลนั้นก็ถือเป็นกระบวนการประมวลผลอย่างหนึ่ง อยู่ภายใต้ข้อกำหนดของ GDPR ดังนั้น ก่อนเริ่มต้น ผู้ควบคุมข้อมูลต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีพื้นฐานทางกฎหมายที่เหมาะสม มีการนำหลักการความรับผิดชอบเชิงรุกมาใช้ และมีการประเมินความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการระบุตัวตนซ้ำ

ภายใต้กรอบของยุโรป มาตรฐานต่างๆ เช่น GDPR และกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป พวกเขาเรียกร้องให้มีแนวทางการกำกับดูแลข้อมูลที่เข้มงวด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบ AI ที่มีความเสี่ยงสูง ซึ่งรวมถึงข้อกำหนดเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม การตรวจสอบ และการทดสอบ ตลอดจนการตรวจสอบย้อนกลับ การจัดทำเอกสาร และการกำกับดูแลโดยมนุษย์ ผู้ดูแลจัดการข้อมูลสังเคราะห์จึงกลายเป็นบุคคลสำคัญในการแสดงให้เห็นว่าข้อกำหนดเหล่านี้ได้รับการปฏิบัติตาม

หลักการพื้นฐานคือ ข้อมูลสังเคราะห์ที่ถือว่าเป็น "ไม่ใช่ข้อมูลส่วนบุคคล" พวกเขาต้องไม่อนุญาตให้มีการระบุตัวบุคคลโดยตรงหรือโดยอ้อมแม้ว่าข้อมูลที่ถูกปกปิดจะมาจากข้อมูลของบุคคลจริง แต่ควรคงไว้เพียงคุณสมบัติทางสถิติโดยรวมและรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เท่านั้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการปกปิดข้อมูลให้ดียิ่งขึ้น สามารถใช้เทคนิคเพิ่มเติม เช่น ความเป็นส่วนตัวแบบดิฟเฟอเรนเชียล หรือกลไกการรบกวนแบบควบคุมอื่นๆ ได้

ภัณฑารักษ์ยังประเมินด้วยว่าควรเลือกอะไรดีกว่ากัน ข้อมูลสังเคราะห์ทั้งหมดหรือบางส่วน จากมุมมองด้านการคุ้มครองข้อมูล ชุดข้อมูลสังเคราะห์บางส่วนมีความเสี่ยงมากกว่า เนื่องจากเป็นการผสมผสานข้อมูลที่สมจริงมากเกินไปกับข้อมูลต้นฉบับ ซึ่งอาจเอื้อต่อการโจมตีแบบเชื่อมโยงหากนำไปรวมกับแหล่งข้อมูลอื่น ดังนั้น ในบริบทที่มีความเสี่ยงสูง จึงแนะนำให้ใช้ชุดข้อมูลสังเคราะห์แบบเต็มรูปแบบโดยทั่วไป

ไม่ว่าในกรณีใด ก่อนที่จะเผยแพร่หรือแบ่งปันชุดข้อมูลสังเคราะห์ ผู้ดูแลชุดข้อมูลจะต้องดำเนินการตรวจสอบให้เรียบร้อย การประเมินความเสี่ยงด้านการปกปิดตัวตนและการระบุตัวตนซ้ำหากการวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่าความเสี่ยงสูงยังคงอยู่ จำเป็นต้องปรับกระบวนการสังเคราะห์ ใช้มาตรการเพิ่มเติม หรือแม้กระทั่งหันไปใช้เทคโนโลยีเพิ่มความเป็นส่วนตัว (PET) อื่นๆ เช่น การปกปิดตัวตนอย่างเข้มงวด การควบคุมการเข้าถึงในสภาพแวดล้อมปิด หรือการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิก

ข้อจำกัด ความท้าทาย และความเสี่ยงของข้อมูลสังเคราะห์

แม้ว่าการเล่าเรื่องเชิงพาณิชย์บางครั้งจะนำเสนอข้อมูลสังเคราะห์ราวกับเป็นทางออกวิเศษ แต่ผลงานของภัณฑารักษ์นั้นรวมถึง... เพื่อให้พวกเขาได้ยืนหยัดอยู่บนพื้นฐานความเป็นจริงและอธิบายข้อจำกัดของตนเองไม่ใช่ว่าปัญหาข้อมูลทุกอย่างจะแก้ได้ด้วยการสังเคราะห์ข้อมูล และยังมีบริบทที่วิธีการแก้ปัญหานี้ไม่เพียงพอโดยตรง

หนึ่งในปัญหาหลักคือ การควบคุมคุณภาพขนาดใหญ่การตรวจสอบชุดข้อมูลสังเคราะห์ขนาดใหญ่ด้วยตนเองนั้นทำได้ยาก และตัวชี้วัดอัตโนมัติก็ไม่ได้ครอบคลุมแง่มุมทางธุรกิจที่สำคัญเสมอไป ซึ่งอาจส่งผลให้ชุดข้อมูลดูเหมือนถูกต้องทางสถิติ แต่ไม่ได้สะท้อนถึงพลวัตในโลกแห่งความเป็นจริงของระบบหรือตลาดที่กำลังจำลองอย่างแม่นยำ

นอกจากนี้ยังมี ความท้าทายทางเทคนิคที่ร้ายแรงการสร้างแบบจำลองที่เหมือนจริงนั้นต้องอาศัยความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในเทคนิคการสร้างแบบจำลอง การรู้วิธีปรับพารามิเตอร์ การหลีกเลี่ยงการโอเวอร์ฟิตติ้ง และการตรวจจับเมื่อแบบจำลองสร้างข้อมูล "ลอกเลียนแบบ" ข้อมูลต้นฉบับมากเกินไป แม้แต่ทีมที่มีประสบการณ์สูงก็ยังประสบปัญหาในการจำลองข้อมูลที่มีความผันผวนสูง ความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้นที่ซับซ้อน หรือปฏิสัมพันธ์ที่ผิดปกติระหว่างตัวแปรต่างๆ

นอกจากนี้ยังมีส่วนประกอบของ การจัดการความคาดหวังและการสื่อสารผู้มีส่วนได้ส่วนเสียบางกลุ่มอาจมองว่าข้อมูลสังเคราะห์นั้น "ประดิษฐ์เกินไป" และไม่เชื่อถือการวิเคราะห์ใดๆ ที่อิงจากข้อมูลเหล่านั้น ในทางกลับกัน บางกลุ่มอาจมองว่าความแม่นยำที่เกือบสมบูรณ์แบบของข้อมูลนั้นเป็นเรื่องปกติ เพราะสภาพแวดล้อมในการสร้างข้อมูลนั้นถูกควบคุมอย่างเข้มงวด ผู้ดูแลข้อมูลจึงต้องอธิบายอย่างชัดเจนว่าข้อมูลเหล่านี้สามารถบอกอะไรเราได้บ้าง และบอกอะไรเราไม่ได้บ้าง

สุดท้ายนี้ ข้อมูลสังเคราะห์สามารถนำเสนอได้ อคติใหม่หรือขยายอคติที่มีอยู่แล้ว หากกระบวนการสร้างข้อมูลไม่ได้รับการกำกับดูแลอย่างเหมาะสม และหากแบบจำลองเรียนรู้จากข้อมูลจริงที่มีอคติอยู่แล้ว (ตัวอย่างเช่น ในการตัดสินใจด้านสินเชื่อ การวินิจฉัยทางการแพทย์ หรือรูปแบบการเฝ้าระวัง) ชุดข้อมูลสังเคราะห์อาจยิ่งทำให้ความลำเอียงเหล่านั้นรุนแรงขึ้นและตรวจจับได้ยากขึ้น หน้าที่ของผู้ดูแลชุดข้อมูลคือการวิเคราะห์และลดทอนความบิดเบือนเหล่านี้เท่าที่จะเป็นไปได้

การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติที่ภัณฑารักษ์มีบทบาทสำคัญ

ในภาคอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น ยานยนต์ การดูแลสุขภาพ การเงิน และการผลิต การใช้ข้อมูลสังเคราะห์เป็นเรื่องปกติอยู่แล้ว และ บทบาทของภัณฑารักษ์มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของโครงการไม่ใช่แค่การสร้างข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการปรับการสร้างข้อมูลนั้นให้สอดคล้องกับข้อกำหนดทางเทคนิค กฎระเบียบ และข้อกำหนดทางธุรกิจด้วย

ในกรณีของ ยานพาหนะอิสระตัวอย่างเช่น จำเป็นต้องใช้สถานการณ์จำลองที่แตกต่างกันนับล้านสถานการณ์เพื่อฝึกฝนและตรวจสอบระบบการมองเห็นและการตัดสินใจ เช่น สภาพอากาศสุดขั้ว พฤติกรรมคนเดินเท้าที่ผิดปกติ การทำงานผิดพลาดของสัญญาณไฟจราจร เป็นต้น ผู้ดูแลชุดข้อมูลจะกำหนดประเภทของฉากที่จำเป็น วิธีการกระจายฉากเหล่านั้น การเพิ่มความผิดปกติ และวิธีการประเมินว่าชุดข้อมูลครอบคลุมกรณีพิเศษที่สำคัญอย่างเพียงพอหรือไม่

En ชีวการแพทย์และจีโนมิกส์ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยให้สามารถทำงานกับลำดับดีเอ็นเอ ภาพทางการแพทย์ หรือบันทึกทางการแพทย์ได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลผู้ป่วยโดยตรง ผู้ดูแลข้อมูลต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ารูปแบบทางระบาดวิทยาและทางคลินิกที่เกี่ยวข้องได้รับการรักษาไว้ ความเสี่ยงในการระบุตัวตนซ้ำอยู่ในระดับต่ำ และข้อมูลยังคงมีประโยชน์สำหรับการวิจัย การพัฒนายา หรือการฝึกฝนอัลกอริทึมการวินิจฉัยโรค

En การควบคุมคุณภาพทางอุตสาหกรรมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ บันทึกการบำรุงรักษา หรือข้อมูลการผลิต สามารถนำมาสังเคราะห์เพื่อฝึกระบบตรวจจับความผิดพลาดในระยะเริ่มต้นได้ ผู้ดูแลระบบจะทำงานร่วมกับวิศวกรโรงงานเพื่อทำความเข้าใจว่าความผิดพลาดใดมีความสำคัญที่สุด สัญญาณใดที่บ่งบอกถึงความผิดพลาดเหล่านั้น และวิธีการสะท้อนพฤติกรรมเหล่านั้นในข้อมูลจำลอง

ในสนาม การตรวจจับทางการเงินและการฉ้อโกงเนื่องจากข้อมูลการฉ้อโกงจริงมีจำกัด (เนื่องจากหายากและมีความละเอียดอ่อน) ข้อมูลสังเคราะห์จึงมีความน่าสนใจเป็นพิเศษ ผู้ดูแลระบบจะกำหนดโปรไฟล์ของพฤติกรรมที่น่าสงสัย ปรับสมดุลอัตราของเหตุการณ์ฉ้อโกงและเหตุการณ์ที่ถูกต้อง และตรวจสอบว่าแบบจำลองที่ฝึกฝนด้วยข้อมูลนี้ไม่ได้สร้างผลลัพธ์ที่ผิดพลาดจำนวนมาก หรือที่แย่กว่านั้นคือพลาดการตรวจจับการฉ้อโกงจริง

ข้อมูลสังเคราะห์ เศรษฐศาสตร์ข้อมูล และพื้นที่ข้อมูล

นอกเหนือจากกรณีทางเทคนิคเฉพาะแล้ว ข้อมูลสังเคราะห์ยังมีบทบาทเชิงกลยุทธ์ในด้านต่างๆ เศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการสร้างพื้นที่ข้อมูลร่วมกันองค์กรภาครัฐและเอกชนมักลังเลที่จะแบ่งปันชุดข้อมูลจริง เนื่องจากเกรงว่าจะเปิดเผยความลับทางการค้า จุดอ่อน หรือข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน

ผู้ดูแลจัดการข้อมูลสังเคราะห์ช่วยองค์กรเหล่านี้ในการ ออกแบบข้อมูลของคุณในรูปแบบที่สามารถแชร์ได้แนวทางนี้ช่วยรักษาประโยชน์ในการวิเคราะห์และการทำงานร่วมกัน ในขณะเดียวกันก็ลดความเสี่ยงในการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ ซึ่งอาจเป็นสิ่งสำคัญ เช่น สำหรับหลายบริษัทในภาคส่วนเดียวกันที่ต้องการวิเคราะห์แนวโน้มตลาด ภัยคุกคามทางไซเบอร์ หรือความเสี่ยงเชิงระบบร่วมกัน โดยไม่ต้องเปิดเผยรายละเอียดปลีกย่อยของการดำเนินงานภายใน

ในภาครัฐ สำนักงานสถิติหรือสถาบันการศึกษาอาจใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อ เผยแพร่ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ต่อนักวิจัย ครู และนักเรียนในขณะที่รักษาความปลอดภัยของตัวตนของผู้ตอบแบบสอบถามหรือบุคคลที่เกี่ยวข้องในบันทึกทางราชการ ผู้ดูแลข้อมูลจะออกแบบกระบวนการเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปใช้ในการทดลอง การเรียนรู้ และการพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ได้โดยไม่ก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อบุคคลที่เกี่ยวข้อง

ในบริบทนี้ ข้อมูลสังเคราะห์จะถูกรวบรวมไว้ดังนี้ เทคโนโลยีคู่ขนาน: การเปิดใช้งานโมเดลธุรกิจใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และในขณะเดียวกัน กลไกเหล่านี้ยังทำหน้าที่เป็นกลไกการปกป้องความเป็นส่วนตัวตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบ อย่างไรก็ตาม การตัดสินใจว่าจะใช้กลไกเหล่านี้หรือไม่นั้นไม่ใช่เรื่องอัตโนมัติเสมอไป แต่ละกรณีจำเป็นต้องมีการประเมินความสมดุลระหว่างความซับซ้อนของชุดข้อมูล ความสามารถในการสร้างแบบจำลอง และความเสี่ยงในการระบุตัวตนซ้ำอย่างเฉพาะเจาะจง

เมื่อชุดข้อมูลมีความซับซ้อนอย่างมาก มีปฏิสัมพันธ์ที่ยากต่อการสร้างแบบจำลอง หรือมีข้อมูลผิดปกติที่มีอิทธิพลสูง ผู้ดูแลอาจสรุปได้ว่าการสังเคราะห์ข้อมูลนั้นไม่ให้การรับประกันที่เพียงพอ หรืออาจก่อให้เกิดความเข้าใจผิดในช่วงขั้นตอนสำคัญของการพัฒนา การทดสอบ หรือการตรวจสอบ ในกรณีเหล่านี้ ต้องพิจารณาสิ่งต่อไปนี้: PET ทางเลือกหรือเสริมอื่นๆ แทนที่จะบังคับใช้ข้อมูลสังเคราะห์

ความคล้ายคลึงกับการคัดสรรเนื้อหาและปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์

หน้าที่ของผู้ดูแลจัดการข้อมูลสังเคราะห์นั้นค่อนข้างคล้ายกับหน้าที่ของ... เครื่องมือจัดการเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในทั้งสองกรณี เครื่องจักรสามารถทำงานหนักๆ ได้ (เช่น การสร้างเวอร์ชัน การย่อข้อมูล การสร้างรูปแบบต่างๆ) แต่ความรับผิดชอบในการเลือก การกรอง การกำหนดบริบท และการตรวจสอบความถูกต้องนั้นตกอยู่กับบุคคล

สำหรับข้อมูลนั้น หมายความว่าภัณฑารักษ์จะต้อง กำหนดคำสั่งหรือคำแนะนำที่แม่นยำมาก สำหรับเครื่องมือสร้างข้อมูลนั้น ตัวแปรใดมีความสำคัญ การกระจายตัวที่คาดหวังเป็นอย่างไร ช่วงของค่าผิดปกติที่จะจำลองคือเท่าใด สถานการณ์สุดขั้วใดมีความเกี่ยวข้อง และระดับของสัญญาณรบกวนที่ยอมรับได้คือเท่าใด เช่นเดียวกับที่บรรณาธิการให้คำแนะนำแก่นักเขียน AI ผู้ดูแลข้อมูลจะ "ฝึกฝน" เครื่องมือสร้างข้อมูลให้ทำงานในแบบที่ตนต้องการ

นอกจากนี้ ผู้เชี่ยวชาญคนนี้จะต้องมีความชัดเจนเป็นอย่างมาก กลุ่มเป้าหมายและวัตถุประสงค์ในการใช้ข้อมูลนั้นทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล เจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติตามกฎระเบียบ นักวิจัยภายนอก นักพัฒนาผลิตภัณฑ์ ฯลฯ ขึ้นอยู่กับว่าใครจะเป็นผู้ใช้ข้อมูลและเพื่อวัตถุประสงค์ใด ผู้ดูแลข้อมูลจะปรับระดับรายละเอียด ความหลากหลายของกรณี รูปแบบ และเอกสารประกอบที่เกี่ยวข้อง

ในทำนองเดียวกันกับที่ผู้ดูแลเนื้อหาแบ่งเอกสารหลักออกเป็นส่วนๆ สำหรับโซเชียลมีเดีย จดหมายข่าว หรือบล็อก ผู้ดูแลข้อมูลก็สามารถทำเช่นเดียวกันได้ สร้างชุดย่อยสังเคราะห์ แบ่งออกเป็นสามส่วน ได้แก่ ส่วนสำหรับทดสอบความเครียด ส่วนสำหรับตรวจสอบความถูกต้องตามกฎระเบียบ และส่วนสำหรับฝึกอบรมภายใน โดยแต่ละส่วนได้รับการปรับเทียบด้วยระดับความสมจริงและการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลที่เหมาะสม

ประวัติการทำงานและอนาคตของผู้ดูแลจัดการข้อมูลสังเคราะห์

ผู้ดูแลจัดการข้อมูลสังเคราะห์เป็นโปรไฟล์แบบไฮบริดที่ผสมผสาน มีความรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล สถิติ ปัญญาประดิษฐ์ กฎหมายดิจิทัล และการสื่อสารเขาไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในทุกเรื่อง แต่เขาต้องมีความเข้าใจในแต่ละด้านมากพอที่จะประสานงานทีมสหวิชาชีพและตัดสินใจได้อย่างรอบคอบ

ในทางปฏิบัติ มักมาจากสภาพแวดล้อมต่างๆ เช่น วิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรรมข้อมูล การปกป้องข้อมูล การวิเคราะห์ธุรกิจ หรือสถิติทางการและเสริมพื้นฐานนั้นด้วยการฝึกอบรมเฉพาะด้านในเทคนิคการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ การประเมินการปกปิดตัวตน และการกำกับดูแลข้อมูล ความสามารถในการอธิบายแนวคิดที่ซับซ้อนให้เข้าใจง่ายนั้นมีความสำคัญเกือบเท่ากับความเชี่ยวชาญทางเทคนิค

เมื่อปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกนำมาบูรณาการเข้ากับกระบวนการที่สำคัญมากขึ้น และกฎระเบียบต่างๆ เช่น กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป เริ่มได้รับความสนใจมากขึ้น ความต้องการบุคลากรประเภทนี้จะเติบโตอย่างแข็งแกร่งองค์กรที่ปัจจุบันพึ่งพาที่ปรึกษาภายนอกในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ มักจะจัดตั้งทีมดูแลและกำกับดูแลข้อมูลภายในองค์กร เพื่อรักษาการควบคุมและตรวจสอบย้อนกลับได้

ในสถานการณ์นี้ AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่ภัณฑารักษ์ แต่เข้ามามีบทบาทแทน ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยขั้นสูงของคุณมันช่วยลดความซ้ำซากจำเจของงาน เสนอทางเลือกต่างๆ และช่วยประเมินรูปแบบ แต่การตัดสินใจขั้นสุดท้ายเกี่ยวกับข้อมูลที่จะใช้ วิธีการตีความ และข้อจำกัดต่างๆ ยังคงเป็นหน้าที่ของมนุษย์ การผสมผสานระหว่างวิจารณญาณ จริยธรรม และความคิดสร้างสรรค์ที่นำมาใช้กับข้อมูลนั้น เป็นเรื่องยากที่จะทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้

อย่างไรก็ตาม ผู้ดูแลจัดการข้อมูลสังเคราะห์กำลังกลายเป็นบุคคลสำคัญเชิงกลยุทธ์ในองค์กรใด ๆ ที่ต้องการใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ AI และการวิเคราะห์ขั้นสูงโดยไม่ละเลยความเป็นส่วนตัว คุณภาพ และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ โดยเปลี่ยนข้อมูลที่ "สร้างขึ้น" ให้เป็นเครื่องมือที่เชื่อถือได้สำหรับการสร้างนวัตกรรม การทดสอบ การทำงานร่วมกัน และการตัดสินใจอย่างรอบรู้