I dati sintetici stanno emergendo come risorsa essenziale per superare la scarsità di dati autentici causata dalla crescita esponenziale dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, comprenderne i limiti e le potenzialità è cruciale per sfruttarli efficacemente.
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Dati sintetici per l’intelligenza artificiale: una necessità emergente
Paradossale, ma vero: la crescita dell’intelligenza artificiale ha, in alcuni casi, creato una scarsità di dati idonei. Se, infatti, la quantità di dati disponibili sta crescendo esponenzialmente (si stima che nel 2024 siano stati creati 147 zettabyte di dati, un numero che cresce di più del 20% ogni anno), l’accesso a dati ampi, diversificati e autentici, cruciale per addestrare modelli di IA solidi, può essere difficile a causa delle preoccupazioni sulla privacy, delle restrizioni legali e dei costi elevati di acquisizione e annotazione.
In questo contesto i dati sintetici, ovvero dati generati algoritmicamente che mimano i dati reali, risultano la soluzione maggiormente promettente, permettendo addirittura alle aziende di superare le limitazioni dei dati reali e aprire la strada a soluzioni più sicure e scalabili. Tuttavia, come ogni innovazione, è fondamentale comprenderne a fondo le potenzialità e le sfide.
Tipologie e tecniche di generazione dei dati sintetici per l’intelligenza artificiale
I dati sintetici nascono attraverso diverse tecniche, tra le quali ricordiamo le GAN Generative Adversarial Network, che sfruttano due reti neurali per generare dati attraverso un processo avversativo di “sfida” tra un Generatore e un Discriminatore, e la SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique), che utilizza dati reali per generare nuovi dati interpolando tra punti casuali e i loro vicini più prossimi.
Il risultato finale può consistere in diverse tipologie di dati:
- Dati strutturati sintetici: rappresentano individui, prodotti e altre entità con le loro attività o attributi, come clienti e le loro abitudini d’acquisto o pazienti con i loro sintomi e diagnosi.
- Immagini sintetiche: utili per il rilevamento di oggetti, la classificazione delle immagini e la segmentazione, fondamentali per la rilevazione precoce del cancro, la scoperta di farmaci e l’addestramento di veicoli autonomi.
- Testi sintetici: utilizzati per abilitare modelli NLP versatili per traduzione, analisi del sentiment e rilevamento delle frodi.
- Serie temporali sintetiche: impiegate in radar, letture di sensori IoT e sistemi di rilevamento a distanza per la manutenzione predittiva e i veicoli autonomi.
In tutti i casi, si tratta di dati sintetici che sono un fac-simile dei segnali e dei modelli presenti nei dati originali, mantenendo le proprietà statistiche originali e le correlazioni e risolvendo i problemi associati alle procedure di anonimizzazione di un dataset come variabilità, incoerenza e perdita delle correlazioni originali.
I dati sintetici possono quindi essere creati con etichette e annotazioni già incorporate, risparmiando tempo e risorse, senza esporre informazioni sensibili grazie alla separazione dai dati reali per garantire la privacy e con una capacità unica di fornire informazioni sicure su sottoinsiemi molto sensibili e rari.
Il rischio della “Black Box”: vantaggi e rischi dei dati sintetici per l’intelligenza artificiale
Come visto, con i dati sintetici le aziende possono generare transazioni finanziarie, dati sanitari o modelli di comportamento dei clienti che conservano una rilevanza statistica simile a quella dei dati reali, preservando la privacy e colmando le lacune dove i dati reali scarseggiano.
La loro generazione sarà quindi cruciale per il successo di molte implementazioni di intelligenza artificiale, soprattutto in settori altamente regolamentati come la sanità e la finanza, ma va anche considerato che l’uso crescente dei dati sintetici porta con sé sfide etiche da non sottovalutare: man mano che l’uso dei dati sintetici diventa più diffuso, anche i syntethic data vault diventeranno più comuni, determinando la nascita repository condivisi che se da un lato favoriranno la collaborazione, la democratizzazione dei dati e lo scambio di idee, dall’altro potrebbero inavvertitamente introdurre bias, nascondere violazioni della privacy dei dati e perpetuare pratiche di gestione dei dati ingiuste.
I modelli generativi possono essere una ‘scatola nera’ e, per garantirne un uso responsabile, è necessaria una validazione rigorosa, ma soprattutto porsi le domande giuste per assicurarne l’efficacia e l’affidabilità.
Scopo e metodi: sei domande per lavorare coi dati sintetici
Le domande per iniziare a lavorare con i dati sintetici possono essere considerate essenzialmente sei:
Qual è lo scopo della generazione di dati sintetici?
Capire il motivo per cui si vogliono generare dati sintetici è essenziale per impostare il processo in modo efficace. Se, ad esempio, si sta cercando di ampliare un dataset esistente, simulare scenari rari o proteggere la privacy, ma i dati reali disponibili sono limitati, quelli sintetici possono essere utili in quanto possono addestrare modelli di machine learning. Avere un obiettivo chiaro aiuta a scegliere gli strumenti giusti e a garantire che i dati generati siano davvero utili per il contesto in cui verranno applicati.
Quali metodi utilizzare per generare dati sintetici?
Le GAN sono particolarmente efficaci nel creare dati realistici attraverso un sistema di competizione tra reti neurali, mentre il metodo SMOTE è invece utile per riequilibrare dataset sbilanciati. O ancora, la modellazione agent-based consente di simulare dinamiche complesse. I vari metodi a disposizione possono essere diversamente efficaci nel riprodurre dati più o meno complessi, nel mantenere una maggiore o minore aderenza ai dati reali, nella capacità di mantenerne dettagli complessi o nella possibilità di produrre incoerenze: la scelta del metodo dipenderà quindi dalle specifiche esigenze del progetto.
Come garantire la qualità e la validità dei dati sintetici?
Affinché i dati sintetici siano davvero utili, devono riflettere fedelmente le caratteristiche statistiche e le correlazioni presenti nei dati reali. Questo significa analizzare e confrontare i dati generati con quelli originali, verificando la coerenza delle distribuzioni e delle relazioni tra le variabili attraverso l’impiego di metriche statistiche e strumenti di visualizzazione. Se i dati generati risultassero infatti poco realistici o incoerenti, potrebbero compromettere le prestazioni dei modelli di machine learning e portare a decisioni errate.
Come affrontare le preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza?
Uno dei principali vantaggi dei dati sintetici è la possibilità di preservare la privacy degli utenti, ma bisogna assicurarsi che non contengano informazioni riconducibili ai dati originali. Per ridurre il rischio di re-identificazione, si possono adottare tecniche come la differential privacy, che introduce variazioni controllate nei dati per renderne impossibile il collegamento con individui reali. Inoltre, è fondamentale applicare misure di sicurezza adeguate a proteggere i dati sintetici da accessi non autorizzati, garantendo così un utilizzo sicuro e conforme alle normative sulla privacy.
Quali sono i potenziali bias nei dati sintetici?
Anche i dati sintetici possono contenere bias, proprio come quelli reali, e se non vengono identificati e corretti, possono influenzare negativamente le analisi e i modelli di machine learning. È quindi importante individuare eventuali squilibri nei dati originali e adottare strategie per evitarne l’amplificazione nei dati generati. In quest’ottica, un’analisi accurata delle distribuzioni e dei segmenti di dati aiuta a rilevare e correggere eventuali distorsioni, favorendo la creazione di modelli più equi e affidabili.
Come integrare i dati sintetici con i dati reali?
Infine, è bene considerare che l’integrazione dei dati sintetici con quelli reali può arricchire i dataset e migliorare le prestazioni dei modelli. In alcuni casi, i dati sintetici vengono usati per espandere i dati esistenti, mentre in altri servono per testare la robustezza di un modello in condizioni diverse. Tuttavia, qualunque sia l’approccio scelto, è essenziale garantire che i dati sintetici siano coerenti con quelli reali e non introducano anomalie.
Il futuro dei dati sintetici e dell’IA
Man mano che l’intelligenza artificiale e la data science avanzano, i dati sintetici diventeranno sempre più importanti, più sofisticati e realistici, ampliando ulteriormente l’orizzonte delle possibilità dettato dai dati.
Proprio per questo, in parallelo anche la governance avrà un ruolo egualmente fondamentale nell’evoluzione dell’uso dei dati sintetici. Le organizzazioni dovranno implementare solidi framework di governance, pratiche di audit dei dati e una comunicazione chiara sui limiti e sui casi d’uso appropriati dei dati sintetici. Sarà inoltre essenziale definire politiche per l’etichettatura e l’identificazione dei dati sintetici, al fine di evitare usi impropri e fraintendimenti e guidare una trasformazione nell’utilizzo dei dati che avrà un impatto positivo sul nostro mondo.
