企业在部署人工智能时，往往会遇到数据获取困难、成本高昂，或采集的数据根本不可用等挑战。研究人员在2018年曾发现，顶尖的面部识别软件在识别肤色较深的人时，错误率高达34%。原因就在于用于训练这些模型的数据缺少一整个种群的子集。在这种情况下，合成数据可以提供一种令人信服的解决方案。
合成数据是通过计算机程序人工生成的数据，而不是由真实事件产生的数据。企业可以通过使用合成数据填补潜在或边缘的使用场景、节省数据采集成本及满足隐私要求。随着计算能力的提高和云数据存储的崛起，比以往更容易获取的合成数据无疑是推动AI部署的一股积极力量。
为什么要使用合成数据？
改进模型的可靠性
无需采集更多数据，即可为模型获取更多样化的数据。合成数据可以用同一个人的不同发型、头部姿势等来训练模型，还能以肤色、种族特征、骨骼结构等特征创造出不同面孔，使模型变得更加可靠。
比“真实”数据获取更快
团队可以在短时间内生成大量的合成数据。当真实数据依赖于很少发生的事件时，这一点尤其有帮助，例如自动驾驶场景下的极端路况。数据科学家还可以设置算法，在合成数据创建时自动进行标注，从而减少标注过程的耗时。
边缘案例的补充
机器学习算法更喜欢均衡的数据集。例如补充肤色较深的面孔合成数据，不仅可以使模型的准确度提高，还会生成更符合道德标准的模型。合成数据可以帮助团队涵盖更多数据不足或根本不存在的边缘用例。
保护用户的个人信息
根据行业和数据类型的不同，企业在处理敏感数据时可能会面临数据安全挑战。例如在医疗行业，患者数据通常包括个人健康信息。合成数据可以减轻对这类隐私问题的担忧，因为它不涉及真人的信息。
合成数据的应用场景有哪些？
自动驾驶
在自动驾驶的性能测试中，极端天气下获取真实路况数据可能存在困难或危险。在所有可能的驾驶体验中，有太多的变量需要考虑，不能完全依赖于真车进行现场测试。合成数据比人工采集数据更安全、更快捷。
医疗
由于数据的敏感性，医疗是采用合成数据的首选行业。通过合成数据，可以捕获所有可能的患者类型及生理信息，最终帮助更快速、更准确地诊断疾病。
安全
合成数据促进了组织安全性的提高。企业可以创建合成数据（图像或视频）来测试自己的安全系统和面部识别平台。视频监控还可以通过合成数据以更低的成本和更快的速度训练模型。
隐私保护
企业需要安全可靠的方法来与他人共享训练数据。合成数据能够在将数据集提供给他人之前隐藏个人身份信息。这被称为隐私保护合成数据，可用于共享科学研究数据集、医学数据、社会学数据和可能包含个人身份信息的其他领域。
如何创建合成数据？
从分布数据中提取
如果没有真实数据，但了解数据集分布情况，则可以按照分布生成合成数据。在此技术中，可生成任意分布（正态分布、指数分布等）的随机样本以创建合成数据。
将真实数据与分布数据拟合
如果有真实数据，则可以使用蒙特卡罗方法等技术来找到数据的最佳拟合分布，并使用它生成合成数据。
深度学习
变分自编码器模型：这种无监督模型压缩初始数据集并将其发送至解码器，然后解码器输出该初始数据集。
生成对抗网络（GAN）模型：GAN模型由两个网络组成。生成器接收样本数据集并输出合成数据；鉴别器将合成数据与真实数据集进行比较，并迭代微调。
合成数据是一种数据增强技术，不能取代数据采集和标注。数据增强大大提高了模型的精确度，但并不会使模型达到完美。采取的任何方法或生成的数据都必须使模型更可靠。根据模型的不足之处明确定义模型的需求，有助于选择合适的工具并生成正确的数据。
——澳鹏Appen数据科学总监
在过去的十年中，我们看到合成数据的使用速度大幅增长。虽然这为企业节省了时间和资金，但并非没有挑战：合成数据缺乏异常值，而这些异常值自然出现在真实数据中，对于模型精确度至关重要。另外，合成数据的质量通常取决于用于生成的输入数据，输入数据中的偏见很容易传播到合成数据中，因此不能低估使用高质量数据作为起点的重要性。最后，我们需要将合成数据与人工标注的真实数据进行比较，作为额外的输出控制。
尽管面临这些挑战，合成数据仍然是一个充满机遇、令人兴奋的领域。在无法获取真实数据的情况下，合成数据能够帮助我们生成创新、包容且更能代表终端用户的人工智能解决方案。
