Yapay zeka, devasa miktarda veri gerektirirken, bu verilerin güvenilirliği ve elde edilme zorluğu giderek artıyor. Sentetik veri, yeni veri türlerinin oluşturulması ve etiketlenmesi konusunda umut verici bir çözüm olarak görülüyor. Örneğin, Anthropic ve Meta, modellerini geliştirmek için kısmen sentetik veri kullanıyor. Sentetik veri, maliyeti düşürmenin yanı sıra, yeni veri türleri yaratmada esneklik sağlıyor.
Sentetik veri, “çöp girerse çöp çıkar” ilkesine tabidir; yani, eğitim verilerinde mevcut olan hatalar ve önyargılar sentetik verilere de yansır. Eğer başlangıç verisi yetersiz veya yanlı bir demografik çeşitliliğe sahipse, bu, yalnızca dar kapsamlı ve önyargılı sonuçlar üretmeye yatkın sistemlerin oluşmasına neden olabilir. Örneğin, başlangıç verisinde belirli bir grubu temsil eden veriler yetersizse, sentetik veri de bu eksiklikleri yeniden üretir ve bu, sonuçların taraflı ve sınırlı olmasına yol açar. Bu nedenle, sentetik verileri kullanımı sırasında bu verilerin özenle incelenmesi ve gerektiğinde gerçek verilerle dengelenmesi gerektiği düşünülüyor.
Sentetik verinin güvenli kullanımı için, hem verinin kalitesinin kontrol edilmesi hem de gerçek dünyadan gelen verilerle desteklenmesi, daha dengeli ve kapsamlı yapay zeka modellerinin oluşmasına katkı sağlar. Bu, sonuçların çeşitliliğini artırarak, modellerin gerçek dünya uygulamaları için daha geçerli olması sağlanıyor.
Sentetik verinin yükselişi
Yapay zeka şirketleri, veri maliyetlerini düşürmek ve veri kaynaklarını çeşitlendirmek amacıyla sentetik veri üretimine giderek daha fazla yöneliyor. Microsoft, Google ve Nvidia gibi büyük firmalar, bu alanda yeni modeller geliştirerek veri ihtiyaçlarını karşılamaya çalışıyor. Örneğin, Writer adlı bir yapay zeka firması, neredeyse tamamen sentetik veriyle eğitilmiş Palmyra X 004 modelini tanıttı ve bunun geliştirilme maliyetinin yalnızca 700.000 dolar olduğunu belirtti. Gartner’a göre, bu büyüyen sektörün 2030 yılına kadar yapay zeka projelerinin %60’ını sentetik veri ile beslemesi bekleniyor.
Bu veri üretim süreci, yapay zekanın veri açlığını hafifletmekle kalmıyor, aynı zamanda daha ucuz ve kontrollü bir veri kaynağı sunuyor. Sentetik veri üretiminde, mevcut veriler analiz edilerek yeni veriler üretiliyor, bu da yapay zeka projelerinin hızla ilerlemesine olanak sağlıyor. Sentetik veri teknolojisi ayrıca veri güvenliğini ve mahremiyetini artırma potansiyeline sahip, çünkü kişisel veya özel bilgilerin kullanılmasına gerek kalmadan modellerin eğitilmesine olanak tanıyor. Bu gelişme, veri maliyetlerini düşürmekle birlikte daha geniş bir veri ekosistemi sunarak, yapay zeka modellerinin yeteneklerini artırmada önemli bir rol oynuyor.
Tehlikeler ve kısıtlamalar
Sentetik veri, sunduğu avantajlara rağmen, kusursuz bir çözüm olarak görülmemektedir. Bu tür veriler, kaynak verilerde mevcut olan önyargı ve yanlışlıkları tekrar edebilir. Rice Üniversitesi ve Stanford’da yapılan bir araştırma, aşırı sentetik veri kullanımının modellerin kalitesini ve çeşitliliğini olumsuz etkilediğini gösteriyor. Özellikle karmaşık yapay zeka modellerinde, “halüsinasyon” olarak adlandırılan, mantıksız ve hatalı veriler üretilmesi riski yüksektir. Bu tür yanlış veriler, modelin doğru çalışmasını engelleyebilir ve sonuçların güvenilirliğini zayıflatabiliyor.
Sentetik verinin etkili kullanımı için, verilerin dikkatlice gözden geçirilmesi ve incelenmesi şart olduğu düşünülüyor. Verilerin güvenilirliğini sağlamak amacıyla, bu tür sentetik veri setlerinin gerçek veriyle dengelenmesi ve insan müdahalesi ile doğruluğunun test edilmesi öneriliyor. OpenAI CEO’su Sam Altman, gelecekte sentetik verinin insan müdahalesi olmadan kendine yeterli olabileceğine inansa da, şu anda bu noktaya gelinmediği belirtilmektedir. Dolayısıyla, hataların önlenmesi ve daha güvenilir sonuçlar elde edilmesi için, insan denetimi kritik bir role sahip olduğu geçerliliğini koruyor.
Gelecekte bu teknolojinin daha bağımsız hale gelmesi beklensede şimdilik insan gözetimi altında uygulanması önemli bulunuyor. Bu dikkatli denetim süreci, sentetik verinin hatalardan arındırılmasına ve modelin sağlam bir temel üzerinde gelişmesine katkı sağlıyor.
