Kann synthetische Daten den Kurs der KI neu definieren?

„… soweit die Aussagen der Mathematik sich auf die Realität beziehen, sind sie nicht sicher; und soweit sie sicher sind, beziehen sie sich nicht auf die Realität.“

Albert Einstein

Im Wesentlichen ermöglicht die Technologie synthetischer Daten Praktikern, die Daten, die sie suchen, mühelos zu erstellen, sofort und in Hülle und Fülle, angepasst an ihre genauen Spezifikationen. Zum Beispiel implementiert ein Fertigungsunternehmen einen neuen Prozess, der viele Experimente erfordert. Das Durchführen solcher Tests erfordert erhebliche Ressourcen in Bezug auf Zeit und Geld, insbesondere wenn unser Ziel darin besteht, die nahtlose Funktionalität dieser Implementierungen sicherzustellen. Der Einsatz von synthetischen Daten kann dazu beitragen, diesen Aufwand zu reduzieren und die Markteinführungsstrategie zu beschleunigen. So scheint der Einsatz synthetischer Daten das Allheilmittel für jedes Unternehmen zu sein.

Es gibt jedoch einige Kritiker, die in Ermangelung ausreichender erfolgreicher Geschäftsfälle behaupten, dass diese Technologie einige Probleme hat. Sie behaupten, dass eine der wichtigsten Erkenntnisse der Datenanalyse die Schätzung der Unsicherheit ist, die mit unseren Schlussfolgerungen verbunden ist, und dass diese von der Menge der verfügbaren Daten beeinflusst werden kann. Daher könnte die Einführung synthetischer Daten unser Vertrauen in unsere Analyse künstlich erhöhen, was uns zu falschen Entscheidungen führen könnte.

Unsicherheit ist seit Jahren der Grundpfeiler der Entscheidungswissenschaften, bis zu dem Punkt, an dem sie grundlegende Konzepte wie das Studium der Natur der Daten oder das Verständnis ihrer zugrunde liegenden globalen Struktur dominiert hat. Aus diesem Grund bewegen sich moderne Mathematiker und Datenwissenschaftler zu einem neuen Ansatz, der auf einer grundlegenden Idee basiert: Daten haben eine Form, und Form hat Bedeutung. Und diese Bedeutung ist mindestens ebenso wertvoll wie die mit ihrer Verwendung verbundene Unsicherheit.

Zusammenfassend ist es entscheidend, neue Perspektiven auf Daten zu akzeptieren, um neue Möglichkeiten wie synthetische Daten in unseren Entscheidungsprozessen zu nutzen.