A Facebook a hét elején hivatalosan is megerősítette azokat az értesüléseket, amelyek szerint megállapodott az AI.Reverie nevű New York-i startup felvásárlásáról. A mindössze 2017 óta működő vállalkozás fő profilja a szintetikus adatok létrehozása, amelyeket ügyfelei a gépi tanuló rendszerek betanítására használnak: a cég egy olyan platformot és API-kat fejleszt, amelyek a megfelelő módon felcímkézett, mesterségesen előállított videókat és képeket szolgáltatnak az MI modellekhez.
A szintetikus adatokat gyakran használják a valós adatokkal párhuzamosan az MI-alkalmazások kifejlesztésére és tesztelésére, felfutásukhoz pedig hozzájárult a világjárvány és a gyorsuló ütemű digitális átalakulás is. A VentureBeat beszámolója ezzel kapcsolatban a Synthesis AI közelmúltbeli felmérését idézi, amelynek alapján tízből kilenc döntéshozó ma már elengedhetetlennek tartja a versenyképesség megőrzéséhez a létező jelenségeket matematikai-statisztikai módszerekkel utánzó eszközöket.
A Gartner nyáron közzétett előrejelzése még ennél is tovább megy: a piackutató azt jósolja, hogy 2024-re az MI- és analaitikai projektekben felhasznált adatok 60 százaléka lehet ilyen szintetikusan generált információ. A számítógépes algoritmusok által létrehozott adatpontok egyre inkább alkalmasak az megfelelő adatkészletekre jellemző kapcsolatok és minták utánzására, bár a reprodukálhatóság vagy az úgynevezett "reality gap" jelenség folyamatos kihívásokat jelent, amennyiben a szimulált környezeteknek mindig vannak hiányosságaik a valóság reprezentációjában.
Mindenkinek van foltoznivalója
A VentureBeat beszámolója ugyanakkor felhívja a figyelmet az AI.Reverie felvásárlásának egyik fontos tanulságára, miszerint "szintetikus adatipar" szempontjából nem is maga az akvizíció, hanem a vásárló személye jelent fényes sikert. Miközben ugyanis a különböző méretű szervezetek egyre inkább a robusztus mesterségesintelligencia-stratégia fontos elemeként tekintenek a szintetikus adatokra, addig most kiderült, hogy még az elképesztő mennyiségű valódi adathoz hozzáférő Facebooknak is vannak hiányosságai az MI betanításához szükséges adatkészletekben, amelyeket a jelek szerint így próbál betömködni.
A "reality gap" ellenére azzal kapcsolatban is több sikeres demonstráció született már, hogy bizonyos feladatokra – mondjuk a robotok különböző műveletekre való betanítására – mennyire alkalmasak a virtuális környezetek. Még 2019-ben maga az AI.Reverie tett közzé egy olyan tanulmányt, amelyben azt állította, hogy a szintetikus adatokkal tanított modellek finomhangolása mindössze 10 százaléknyi valós adattal már olyan hatékony lehet, mint ha teljes egészében valós adatokra épült volna a betanítás.
Az AI.Reverie egyébként rövid története során nem csak Fortune 500-as ügyfeleket szerzett a kiskereskedelem, az okos városok, az ipar, a mezőgazdaság, a légi közlekedés, az automatizált kiszolgálás vagy a robotizált kiszállítás területén, de már az amerikai védelmi beszállítókkal és a hadsereggel is sikerült üzleteket kötnie. A Facebooknak persze nem elsősorban a cég ügyfélkörére, hanem a technológiájára lehet szüksége, különösen egy olyan időszakban, amikor a felhasználók egyre nagyobb része próbál fellépni személyes adatainak védelmében, sőt akár fizetni is hajlandó lenne, hogy a Google vagy a Facebook ne használhassa fel azokat.
A NIS2-megfelelőség néhány technológiai aspektusa
A legtöbb vállalatnál a megfeleléshez fejleszteni kell a védelmi rendszerek kulcselemeit is.
CIO KUTATÁS
TECHNOLÓGIÁK ÉS/VAGY KOMPETENCIÁK?
Az Ön véleményére is számítunk a Corvinus Egyetem Adatelemzés és Informatika Intézetével közös kutatásunkban »
Kérjük, segítse munkánkat egy 10-15 perces kérdőív megválaszolásával!
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak