En el mundo de la inteligencia artificial (IA), uno de los mayores desafíos es la necesidad de grandes cantidades de datos para entrenar modelos, ya sean de lenguaje o sistemas de visión computarizada.
Tradicionalmente, estos datos provienen de fuentes reales: artículos, imágenes, videos, transcripciones y otros tipos de contenido generado por seres humanos.
Sin embargo, obtener datos reales no siempre es sencillo ni ético, especialmente cuando se trata de contenido protegido por derechos de autor, datos sensibles o situaciones en las que los datos no están disponibles en cantidad suficiente.
Ante este desafío, una solución emergente es el uso de datos sintéticos. Veamos qué son, cómo se generan y por qué los datos sintéticos podrían no ser la panacea que muchos inicialmente esperaban.
¿Qué son los datos sintéticos?
Los datos sintéticos son generados por algoritmos de IA en lugar de ser extraídos de fuentes del mundo real. Estos datos imitan patrones, estructuras y características de los datos reales, pero no provienen directamente de ellos.
Se pueden generar imágenes, textos, sonidos o incluso perfiles de usuarios basados en ciertos parámetros que imitan comportamientos y características de datos auténticos.
Por ejemplo, en el ámbito de la visión computacional, una empresa que desarrolla sistemas para coches autónomos podría generar imágenes sintéticas de carreteras y condiciones de tráfico a través de simulaciones por computadora.
Estas imágenes se utilizan para entrenar modelos de IA que luego identificarán obstáculos o interpretarán señales de tráfico sin necesidad de reunir miles de fotografías reales de diferentes escenarios.
¿Cómo se generan los datos sintéticos?
La generación de datos sintéticos se puede llevar a cabo de diversas maneras, pero todas dependen del uso de modelos de IA avanzados que imitan las características de los datos reales. Algunos de los métodos más comunes incluyen:
Generación a través de redes generativas
Las redes generativas adversariales (GANs, por sus siglas en inglés) son herramientas populares para crear datos sintéticos.
Estas redes consisten en dos componentes: un generador que crea los datos sintéticos y un discriminador que evalúa si los datos generados son lo suficientemente similares a los datos reales.
A medida que interactúan, el generador mejora su capacidad para producir datos cada vez más realistas.
Simulaciones
En lugar de usar datos reales, los investigadores pueden crear simulaciones de situaciones del mundo real.
Para coches autónomos, por ejemplo, se generan escenarios virtuales de tráfico que imitan el comportamiento humano en las calles, permitiendo entrenar sistemas sin recopilar datos reales.
Modelos de IA especializados
Algunos sistemas de IA, como los modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN), pueden generar textos que imitan el estilo y la estructura de textos reales.
Estos modelos pueden ser entrenados con una pequeña muestra de datos reales y luego generar grandes cantidades de contenido sintético similar a los datos de origen.
Datos transformados
A veces, los datos sintéticos no se generan desde cero, sino que se crean mediante la modificación de datos reales. Este enfoque permite crear variantes de datos existentes sin comprometer la privacidad o la propiedad intelectual.
Por ejemplo, las imágenes pueden alterarse para representar diferentes ángulos, colores o condiciones de iluminación, ayudando a entrenar sistemas de IA sin necesidad de recolectar nuevos datos.
¿Por qué se necesitan los datos sintéticos?
Existen varias razones por las cuales los datos sintéticos son una herramienta valiosa para el desarrollo de la inteligencia artificial. Exploremos algunas de ellas
Escasez de datos reales
A medida que más empresas y gobiernos imponen restricciones sobre el acceso a datos, las fuentes tradicionales de datos se están agotando.
Esto es particularmente relevante en áreas como los modelos de lenguaje, donde el contenido de la web está siendo restringido para evitar el uso no autorizado de materiales protegidos por derechos de autor.
Costes y eficiencia
Obtener grandes volúmenes de datos reales puede ser costoso y complicado logísticamente. Además, recopilar datos de alta calidad implica navegar por cuestiones legales y éticas, como el consentimiento de los usuarios o la protección de la privacidad.
Los datos sintéticos pueden generar grandes cantidades de información de manera mucho más rápida y económica.
Protección de la propiedad intelectual y la privacidad
Una de las principales ventajas de los datos sintéticos es que ayudan a evitar disputas legales sobre el uso de contenido protegido por derechos de autor.
Al generar datos artificialmente, las empresas pueden crear modelos de IA sin el riesgo de infringir derechos de propiedad intelectual.
Diversidad y personalización
Los datos sintéticos permiten a los desarrolladores crear conjuntos de datos altamente específicos que reflejan situaciones inusuales o poco representadas en los datos reales.
Esto puede mejorar el rendimiento de los modelos de IA en una variedad de escenarios que de otra manera no se representarían adecuadamente.
Los riesgos de los datos sintéticos
Aunque el uso de datos sintéticos presenta varias ventajas, también existen riesgos asociados que no deben pasarse por alto.
Calidad de los datos
Aunque los datos sintéticos pueden ser precisos, existe el riesgo de que sean de menor calidad que los datos reales. Un modelo de IA entrenado solo con datos generados artificialmente puede carecer de las complejidades y matices que caracterizan a los datos humanos, lo que podría llevar a resultados menos fiables.
Perpetuación de sesgos
Si los datos sintéticos se generan utilizando datos sesgados, estos sesgos pueden amplificarse en el modelo de IA.
Por ejemplo, si se entrenan sistemas de reconocimiento facial con imágenes de un conjunto de datos predominantemente masculino y blanco, el modelo podría tener un rendimiento deficiente con rostros de otras etnias o géneros.
Riesgo de colapso del modelo
Cuando un modelo de IA se entrena únicamente con datos sintéticos, puede ocurrir un fenómeno conocido como colapso del modelo.
Este problema ocurre cuando el modelo pierde la habilidad de aplicarse a situaciones del mundo real, resultando en resultados inexactos o incorrectos.
Falta de contexto real
Los datos sintéticos no siempre pueden capturar el contexto complejo y cambiante de la realidad. Esto es especialmente cierto en sectores como la salud, donde la variabilidad y los detalles contextuales de los datos pueden ser cruciales.
Modelos entrenados solo con datos sintéticos pueden ser incapaces de manejar situaciones fuera de los parámetros establecidos en su generación.
Una solución con potencial de convertirse en un problema
El uso de datos sintéticos representa una solución prometedora para los problemas de escasez de datos y los desafíos legales en la formación de modelos de IA. Sin embargo, es importante tener en cuenta que esta práctica no está exenta de riesgos.
Si bien los datos sintéticos pueden acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial y ofrecer soluciones innovadoras, también pueden introducir problemas de calidad, sesgo y contexto que, si no se gestionan adecuadamente, podrían afectar la fiabilidad y la ética de los modelos creados.
Es probable que, por el momento, los datos sintéticos no sustituyan completamente los datos reales en la formación de modelos de IA, pero su uso complementario podría ser una herramienta valiosa si se emplea con precaución y responsabilidad.