25.04.2025 Экспертиза, Искусственный интеллектПо мере ускорения внедрения искусственного интеллекта руководители предприятий сталкиваются со сложностями, связанными с этой мощной технологией, пишет на портале BigDATAwire Бретт Бартон, вице-президент и руководитель глобальной практики ИИ компании Unisys. В основе ИИ лежат данные, которые питают машину: откуда они берутся, кому принадлежат, какова их надежность — все это влияет на эффективность ИИ. Однако проблемы, связанные с точностью, конфиденциальностью и предвзятостью данных, не позволяют полностью реализовать потенциал ИИ. Согласно недавнему отчету Unisys «The AI Equation: 2024 AI Business Impact Research», руководители компаний по-прежнему с оптимизмом смотрят на перспективы ИИ, но с опаской относятся к его рискам, причем 64% из них обеспокоены предвзятостью и дискриминацией в системах ИИ. Качественные и непредвзятые данные имеют решающее значение для снижения этих рисков. Но поскольку модели ИИ потребляют данные, генерируемые человеком, с беспрецедентной скоростью, исследователи прогнозируют, что мы можем исчерпать источники реальных данных уже в 2026 г. Именно здесь на помощь приходят синтетические данные. Это искусственно созданные биты информации, которые имитируют реальные наборы данных, сохраняя при этом статистическую целостность. В отличие от анонимизированных данных, синтетические данные не содержат персональной информации, что снижает риски конфиденциальности. Уже сейчас синтетические данные демонстрируют перспективность в плане масштабируемости, снижения ...
читать далее.
