En el mundo de la inteligencia artificial (IA), los datos son el rey. Pero, ¿qué ocurre cuando los datos reales son escasos, costosos o plantean problemas de privacidad? La respuesta podría estar en los datos sintéticos. Estos datos, generados algorítmicamente, imitan las propiedades estadísticas de los datos reales sin contener información del mundo real. Según estimaciones, más del 60% de los datos utilizados en aplicaciones de IA en 2024 fueron sintéticos, y se espera que esta cifra siga creciendo.
¿Cómo se crean los datos sintéticos?
Los datos sintéticos se generan mediante algoritmos, pero no provienen de situaciones reales. Su valor reside en su similitud estadística con los datos reales. Por ejemplo, en el ámbito del lenguaje, los datos sintéticos se asemejan a textos escritos por humanos. La clave está en la capacidad de construir modelos generativos a partir de datos reales y utilizarlos para crear datos sintéticos realistas.
Existen cuatro modalidades principales de datos: lenguaje, video/imágenes, audio y datos tabulares. Cada una tiene sus propios métodos para construir modelos generativos. Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM), por ejemplo, son modelos generativos que muestrean datos sintéticos cuando se les hace una pregunta.
Mientras que los datos de lenguaje e imagen son abundantes en internet, los datos tabulares (como las transacciones bancarias) suelen estar protegidos por firewalls empresariales debido a su naturaleza sensible. Plataformas como Synthetic Data Vault permiten construir modelos generativos a partir de estos datos, creando datos sintéticos que preservan la privacidad del cliente y pueden compartirse de forma más amplia.
Ventajas de los datos sintéticos
- Testing de software: Permiten probar aplicaciones de software basadas en datos, generando la cantidad necesaria de datos para pruebas exhaustivas.
- Preservación de la privacidad: Al no provenir de situaciones reales, protegen la información sensible.
- Pruebas de rendimiento: Se pueden generar grandes volúmenes de datos para evaluar la velocidad y capacidad de los sistemas.
- Entrenamiento de modelos de machine learning: Aumentan la precisión de los modelos al proporcionar ejemplos adicionales similares a los datos reales, especialmente en casos donde los datos reales son escasos.
Riesgos y desafíos
A pesar de sus ventajas, el uso de datos sintéticos no está exento de riesgos:
- Confianza: Es fundamental evaluar el sistema en el que se utilizan los datos sintéticos para asegurar su validez.
- Sesgo: Los sesgos presentes en los datos reales pueden transferirse a los datos sintéticos. Es necesario aplicar técnicas de muestreo para crear conjuntos de datos equilibrados.
- Generalización: Es crucial asegurar que los modelos entrenados con datos sintéticos puedan generalizar a situaciones del mundo real.
Conclusión
Los datos sintéticos representan una herramienta poderosa para el desarrollo de la IA, ofreciendo soluciones a problemas de privacidad, escasez de datos y costos. Sin embargo, su uso requiere una planificación cuidadosa, evaluación rigurosa y medidas para mitigar posibles sesgos. A medida que la tecnología avanza, es probable que veamos una transformación significativa en la forma en que trabajamos con los datos, abriendo nuevas posibilidades en el campo de la inteligencia artificial.
Fuente: MIT News – AI
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