L’utilizzo di dati sintetici è diventato sempre più comune negli ultimi anni, in particolare per la modellazione dell’IA. Secondo uno studio di Gartner, entro il 2024 il 60% di tutti i dati nell’IA sarebbe sintetico, il che dimostra una crescente tendenza verso l’utilizzo di questo tipo di dati. Questo trend è supportato anche dal fatto che molte startup stanno concentrando i loro sforzi esclusivamente sui dati sintetici.
I dati sintetici sono dati generati artificialmente che sembrano molto vicini ai dati del mondo reale e possono essere utilizzati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale in diversi campi, come ad esempio quello finanziario, di classificazione delle immagini e basati sulla visione artificiale, come i veicoli autonomi. Tuttavia, i dati sintetici presentano anche alcune sfide importanti.
In primo luogo, i dati sintetici dipendono dai dati reali in termini di qualità. Ciò significa che esiste una forte possibilità che i dati generati utilizzando dati distorti o incompleti possano funzionare peggio rispetto ai dati reali. Inoltre, il fatto che i dati siano “sintetici” significa che possono essere altamente inaffidabili. I dati del mondo reale sono costituiti da valori anomali, che potrebbero essere utili per alcuni dei modelli. Al contrario, i dati sintetici sono generati utilizzando algoritmi che modellano le proprietà statistiche dei dati reali, ma non possono catturare la complessità dei fenomeni del mondo reale.
Inoltre, generare dati sintetici accurati richiede competenze e risorse significative per garantire che i dati siano realistici e significativi. Anche piccoli errori nel processo di generazione possono portare a significative imprecisioni, e i dati possono essere fuorvianti in quanto sono costruiti utilizzando una serie di parametri, il che comporterebbe mancanza di variabilità e diversità.
Le sfide etiche sono un’altra preoccupazione quando si tratta di dati sintetici. Ogni set di dati soffre di pregiudizi, e incorporando più parametri, la “correttezza” dei dati è in realtà più discutibile. L’utilizzo di dati sintetici può creare ulteriori pregiudizi invece di rimuoverli. Inoltre, i modelli addestrati su dati sintetici potrebbero diventare un sistema chiuso e non evolversi nel tempo, creando un “divario di realtà” nei modelli.
In sintesi, sebbene i dati sintetici possano sembrare una soluzione ideale per contrastare i problemi di privacy e sicurezza dei dati del mondo reale, l’utilizzo di questi dati artificialmente generati presenta alcune sfide significative, come la dipendenza dei dati reali in termini di qualità e la loro inaffidabilità.
C’è anche la questione dell’interpretazione dei dati sintetici. Mentre i dati reali hanno un significato chiaro e possono essere facilmente interpretati dagli esseri umani, i dati sintetici possono essere difficili da interpretare. Questo può essere particolarmente problematico in settori come la finanza o la sanità, dove le decisioni basate su dati sintetici potrebbero avere conseguenze significative per la vita delle persone.
In generale, i dati sintetici sembrano essere una soluzione promettente per affrontare la scarsità di dati reali, ma ci sono anche molte sfide da superare. I dati sintetici possono essere meno affidabili dei dati reali e possono essere difficili da interpretare. Inoltre, l’utilizzo di dati sintetici solleva molte questioni etiche, in particolare quando si tratta di settori come la finanza o la sanità.
In definitiva, l’utilizzo di dati sintetici dovrebbe essere visto come un’opzione complementare ai dati reali, piuttosto che come un sostituto. I dati sintetici possono aiutare a colmare il divario dei dati, ma devono essere utilizzati con cautela e solo quando i dati reali non sono disponibili o non sono utilizzabili.