合成データとは
合成データは収集ではなく生成されたデータです。言語モデルが書いた文章、シミュレーターで描画した画像、実データの統計に合わせて作った表などがあります。不足を補い、稀なクラスの偏りを調整し、実在の人物を出さずにデータを共有するために使われます。
合成データの限界
- 新しい知識は生まれない。生成器は、見たことのない問題を実在のエンジニア、医師、サポート担当がどう解決したかを作り出せません。
- モデル崩壊。主に生成データで学習したモデルは、世代を重ねるごとに多様性を失うことが研究で示されています。
- 見えない誤り。もっともらしいが誤った例は、大量になると見つけにくくなります。
実際の記録が価値を保つ理由
開発企業は、実際の企業記録を合成データ生成の種として、非現実的な例を除くフィルターとして、そしてモデルが実務で機能するかを示すテストセットとして使います。業界が合成データを作れば作るほど、検証済みの実データの価値は高まります。AI企業が買うデータをご覧ください。
御社にとっての意味
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よくある質問
合成データは実データより安いですか？
作るだけなら安いです。しかし生成と検証には実データが必要で、合成データだけで学習したモデルは実際のタスクで劣ることが多いです。
合成データでプライバシーの問題は解決しますか？
軽減はできますが、作り方が悪い合成データは、元になった実際の記録の詳細を漏らすことがあります。
合成データによって自社のデータは無価値になりますか？
その可能性は低いです。むしろ、実際の仕事の進め方を記録した、検証済みの実データの価値が高まります。