Datos Sintéticos en IA: Promesas, Riesgos y Desafíos por Superar

Fuente: Tech Crunch - 24 de diciembre 70 vistas

A medida que la obtención de datos reales se vuelve más difícil y costosa, el uso de datos generados por IA o datos sintéticos está ganando popularidad. Empresas como Anthropic, Meta y OpenAI han comenzado a incorporar datos sintéticos en sus modelos, lo que plantea preguntas sobre la viabilidad y efectividad de esta práctica.

Los datos sintéticos ofrecen una solución potencial a la creciente escasez de datos reales. Permiten generar conjuntos de datos completos con etiquetas necesarias para el entrenamiento sin depender del trabajo humano, que puede ser costoso y propenso a sesgos. Sin embargo, esta alternativa no es infalible. Los modelos que generan datos sintéticos pueden perpetuar sesgos presentes en los conjuntos de datos originales, lo que podría resultar en representaciones distorsionadas.

Un estudio reciente indica que el uso excesivo de datos sintéticos puede disminuir la calidad y diversidad de los modelos entrenados. Los investigadores advierten sobre el riesgo de un "colapso del modelo", donde los sistemas se vuelven menos creativos y más homogéneos en sus salidas. Esto se debe a un ciclo de retroalimentación donde los modelos entrenados con datos erróneos generan aún más datos defectuosos.

A pesar de las ventajas, como la reducción de costos y la posibilidad de crear datos en formatos difíciles de obtener, los expertos enfatizan la necesidad de una revisión cuidadosa y la combinación con datos reales para evitar resultados indeseables. La conclusión es que, aunque los datos sintéticos pueden ser útiles, todavía se requiere supervisión humana para garantizar la calidad del entrenamiento de IA. En resumen, aunque prometen revolucionar el campo, también presentan riesgos significativos que deben ser gestionados adecuadamente.