Dados sintéticos são um conjuntos de dados gerados artificialmente que imitam características e padrões presentes em dados reais. Esses dados são criados através de técnicas estatísticas e algoritmos para preservar a estrutura, distribuição e relações dos dados originais.

Segundo relatório de junho de 2021 da Gartner e citado pelo site da NVIDIA, sobre dados sintéticos, espera-se que até 2030 a maioria dos dados usados para treinamento de sistemas de inteligência artificial serão gerados artificialmente.

Exemplo de um dado real x dado sintético.

Dado Real: Nome: João Silva; Idade: 30 anos; Profissão: Engenheiro de Software; Endereço: Rua das Flores, 123, Cidade A, Estado X; Telefone: (123) 456-7890

Dado Sintético: Nome: Emma Johnson; Idade: 28 anos; Profissão: Analista de Dados; Endereço: Avenida dos Bosques, 567, Cidade B, Estado Y; Telefone: (555) 123-4567

No exemplo acima, o primeiro conjunto de informações é um dado real que poderia pertencer a uma pessoa específica. O segundo conjunto de informações é um dado sintético, gerado de forma artificial para ilustrar características semelhantes.

A discussão sobre dados sintéticos é crucial na governança de IA por diversas razões:

🎲Privacidade e proteção de dados: A geração de dados sintéticos de pessoas auxiliam na proteção da privacidade, pois elimina o risco de exposição de informações pessoais sensíveis que podem ser encontradas em dados reais. Isso é particularmente relevante quando se lida com informações médicas, financeiras ou outras informações confidenciais.

🎲Disponibilidade de dados: Em muitos casos, os dados reais podem ser escassos ou de difícil acesso. Dados sintéticos podem ser usados para preencher essa lacuna e fornecer um conjunto de dados mais rico para treinamento e teste de modelos de IA.

🎲Testes e validação: Dados sintéticos são úteis para testar e validar algoritmos e modelos de IA em um ambiente controlado, sem riscos associados aos dados reais. Isso pode ajudar a identificar possíveis problemas e aperfeiçoar os modelos antes de aplicá-los a dados reais.

🎲Viés: Ao criar dados sintéticos, é possível controlar ou mitigar o viés presente nos dados originais, contribuindo para a construção de modelos mais justos e imparciais.

🎲Propriedade intelectual e segredos comerciais: Empresas muitas vezes possuem dados valiosos e proprietários que não podem ser compartilhados externamente por razões de segurança ou concorrência. A geração de dados sintéticos permite que elas colaborem ou compartilhem informações sem divulgar maiores detalhes.

🎲Educação e pesquisa: Dados sintéticos também são valiosos para fins educacionais e de pesquisa. Eles podem ser usados ​​em cenários onde dados reais são difíceis de obter ou quando se deseja demonstrar conceitos sem expor informações reais.

No entanto, é importante observar que a qualidade dos dados sintéticos e sua utilidade dependem da precisão das técnicas de geração e da fidelidade em replicar as características dos dados reais. Além disso, o uso de dados sintéticos não elimina completamente os desafios éticos e de governança na IA, mas pode ser uma ferramenta valiosa para lidar com algumas das complexidades associadas ao uso de dados reais.

Embora dados sintéticos ofereçam muitos benefícios, também há desafios e problemas associados à sua utilização. Alguns dos problemas que podem surgir com dados sintéticos incluem:

⚠️Fidelidade aos dados reais: Dados sintéticos precisam ser suficientemente fiéis aos dados reais para serem úteis. Se não capturarem com precisão as distribuições, relações e padrões presentes nos dados reais, os modelos treinados com esses dados podem não se comportar adequadamente em cenários do mundo real.

⚠️Introdução de viés sintético: Assim como os dados reais podem conter viés, os dados sintéticos também podem incorporar inadvertidamente viés proveniente dos algoritmos ou das fontes originais. Isso pode resultar em modelos que perpetuam ou até amplificam os preconceitos.

⚠️Incerteza da qualidade: A qualidade dos dados sintéticos pode variar dependendo das técnicas de geração utilizadas e das suposições subjacentes. Pode ser difícil avaliar a confiabilidade e a validade desses dados, o que pode afetar a confiança nos modelos construídos com eles.

⚠️Ameaças à segurança da informação: Modelos de IA treinados em dados sintéticos podem ser mais suscetíveis a ataques, uma vez que podem não ter sido expostos a uma ampla variedade de cenários do mundo real e, portanto, podem não estar preparados para lidar com manipulações maliciosas nos dados.

⚠️Desconexão dos contextos complexos: Em cenários onde o contexto é crucial, como em dados médicos ou financeiros, os dados sintéticos podem não ser capazes de capturar toda a complexidade e nuances presentes nos dados reais, levando a conclusões imprecisas ou inadequadas.

⚠️Custo e complexidade da geração: Gerar dados sintéticos de alta qualidade pode ser um processo complexo e custoso. Isso envolve a seleção de algoritmos adequados, ajuste de parâmetros e validação rigorosa para garantir que os dados gerados sejam úteis e confiáveis.

⚠️Substituição de dados reais: A dependência excessiva de dados sintéticos pode levar à diminuição do incentivo para coletar dados reais de alta qualidade, o que pode ser prejudicial a longo prazo, especialmente se os dados sintéticos não forem capazes de capturar todas as nuances dos dados reais.

Em resumo, dados sintéticos têm potencial para trazer muitos benefícios, mas também é importante estar ciente dos possíveis problemas e desafios que podem surgir ao usá-los. Uma abordagem equilibrada que considere cuidadosamente a qualidade, a ética e as limitações dos dados sintéticos é essencial para garantir o sucesso e a eficácia dos sistemas.