人工智能将改变所有行业的组织，但获取优质数据是成功的关键障碍之一。

数据一直是数字时代的主要燃料，但在当今人工智能驱动的世界里，它更像是引擎——驱动智能。拥有最大数量、最佳质量和最独特的数据的组织将能够创建更强大、更准确的人工智能应用程序。

然而，在遵守法规的同时，越来越难以有效获取、管理和利用现实世界的数据。输入合成数据——一个强大的解决方案，正在改变企业开发和实施人工智能技术的方式。这种人工生成的信息正在成为人工智能发展的无名英雄，特别是对于数据访问有限或在隐私、监管或成本障碍中挣扎的组织来说。

什么是合成数据？

合成数据是指人工创建的数据。它是现实世界数据的近似值，根据真实属性复制其特征，但排除任何可能扭曲结果或个人身份识别的东西。

它准确地反映了现实世界数据的特征，并有不同的格式，包括结构化（人工数据库表、客户端记录）、非结构化（文本、图像、视频）甚至合成用户。

当今的数据障碍

对于许多组织来说，利用人工智能应用程序的道路充斥着与数据相关的挑战：

合成数据的优势：

克服隐私挑战

合成数据可以根据预先存在的现实世界数据生成，但不使用任何个人或私人信息。通过保持任何统计或其他共同属性，它可以与现实世界数据相同，但克服了限制性的法律障碍和道德困境。这在数据保护要求很高的受监管行业中特别有用。由于合成数据本质上是匿名的，因此不受任何道德和保密限制。

在医疗保健领域，患者数据受到HIPAA和GDPR等法律的严格监管，这使得使用现实世界数据集进行研究、人工智能模型开发或临床决策支持具有挑战性。医院和研究机构正在转向合成数据作为解决方案——创建统计准确但完全人工的患者记录，这些记录反映了现实世界的临床场景，而不会泄露任何个人信息。例如，像MDClone这样的组织与卫生系统合作，生成合成数据集，这些数据集保留了原始患者数据中发现的模式和关系，同时完全消除了重新识别的风险。

这种方法允许医疗保健团队加速人工智能模型开发，测试临床工作流程，并与外部合作伙伴合作，而无需面对共享敏感数据的法律和道德障碍。研究人员可以使用像真实患者群体一样行为的合成数据集来探索复杂的问题，例如预测疾病进展或优化治疗计划。因此，这些组织可以更快地创新，同时严格遵守数据隐私法规。

解决数据失衡问题

在专业行业或罕见事件中，可能没有足够的真实数据，因此合成数据可以弥补这些差距。这可能包括特定群体代表性不足、模仿异常事件或创建不太可能频繁发生而无法获得良好数据的测试场景等场景。现实世界的数据通常具有固有的属性，导致不公平或不准确的结果，可能会造成财务损失和声誉损害。可以创建合成数据来平衡不足，提供更具代表性的数据集。

例如，确保自动驾驶汽车在不良驾驶情况下做出适当反应的任务。手头可能缺乏现实世界数据，无法充分告知人工智能模型应对所有天气条件。例如，如果冰雹在某些地方不经常发生，可能很难捕捉足够的实时事件进行模型训练或找到相关的历史数据。在这种情况下，以坠落冰雹模拟图像形式的合成数据可用于模仿一系列可能不经常发生但可能导致危及生命的后果的情况。

同样，汽车路径上突然出现的人或物体的图像可以通过计算机从各个角度、不同侧面、甚至从汽车上方和下方进行计算机生成和测试，以确保涵盖所有可能性。如果没有这种水平的培训，模型可能无法识别潜在的危险情况，然后会发生事故，生命将处于危险之中。

具有成本效益的

对于许多组织来说，获取现实世界数据可能非常昂贵。为人工智能培训收集、排序和标记数据的过程通常耗时、复杂且资源密集。相比之下，合成数据提供了一个具有成本效益、可预测的替代方案。对于预算有限的企业来说，它消除了对大规模数据收集和准备的前期需求，大大降低了成本。结果是测试和部署人工智能解决方案的更精简路径。

例如，J.P.摩根探索了在不依赖敏感客户交易记录的情况下使用合成数据来改进欺诈检测模型的开发。访问和使用真实财务数据通常需要昂贵的匿名化、合规性检查和法律审查——减缓项目速度并提高成本。通过生成复制真实交易模式的合成数据集，J.P.摩根减少了对昂贵数据准备的需求，并最大限度地减少了监管障碍，使他们的人工智能项目更快、更安全、更具成本效益。

合成动力的人工智能将在这里停留

对于努力利用人工智能潜力的组织来说，合成数据是克服许多阻碍发展障碍的关键解决方案。它解决了隐私和合规性挑战，填补了关键的数据空白，降低了成本，并有助于消除偏见——同时加快了模型培训和验证。

市场势头是明确的。Gartner预测，到2024年，用于人工智能开发的60%的数据将是合成的，并表示到2030年，合成数据可能会超过真实数据，成为人工智能模型培训的主要资源。

对于许多组织来说，这种转变提供了一个重大机会。那些早期接受合成数据的人将能够更好地开发强大的人工智能能力，提供更快的创新，并在日益受监管的环境中保持合规。合成数据不会完全取代真实数据，但它将成为一种必不可少的工具——使企业能够以速度、规模和更低的成本释放人工智能的潜力。