Нещодавно Ілон Маск заявив, що людські дані для навчання ШІ вичерпуються, і це створює серйозний виклик для майбутнього розвитку технологій. Тому підприємець, як і багато інших фахівців з ШІ, вважає виходом із цієї ситуації синтетичні дані. Очікується, що інформація, згенерована нейромережами, розширить можливості навчання ШІ. Також цей підхід має вирішити низку етичних, правових та фінансових питань.
Але чи дійсно альтернативні дані будуть корисними і які супутні виклики несуть нові технології? Редакція Crypto News дослідила це питання та поспілкувалася з криптоінвестором, підприємцем та експертом з питань міжнародних фінансових ринків і криптовалют Михайлом Пацаном.
Що таке синтетичні дані та як вони генеруються
Синтетичні дані – це штучно створена алгоритмами інформація, тобто, не зібрана з реальних джерел. Такі дані можуть імітувати характеристики реальних або ж формувати абсолютно нові, унікальні набори інформації. Але при цьому статистичні дані не містять особистих або конфіденційних відомостей. Наразі існує кілька основних методів генерації синтетичних даних.
Генеративні змагальні нейромережі (GANs)
Моделі складаються з двох нейромереж: одна генерує дані, а інша перевіряє їх на відповідність реальним. GANs часто використовують для створення реалістичних зображень, відео та навіть людських облич.
Великі мовні моделі (LLMs)
Такі програми ми активно використовуємо в повсякденні: GPT-4, Claude або Gemini. Суть великих мовних моделей полягає в тому, що вони можуть генерувати текстові дані на основі заданого контексту, створюючи статті, описи або навіть технічну документацію.
Ігрові рушії (Game Engines)
Використовують для моделювання віртуальних середовищ і збору даних про поведінку об’єктів у них. Наприклад, можуть бути базою в симуляції дорожнього руху для навчання автономних автомобілів.
Агентні симуляції
Тут віртуальні агенти взаємодіють один з одним у змодельованих середовищах, генеруючи корисні дані для аналізу поведінкових патернів. Технологію агентних симуляцій застосовують в дослідженнях економіки, соціології або навіть при навчанні ШІ для самостійного ухвалення рішень у динамічних середовищах. Цей метод може бути корисним, наприклад, в біржовій торгівлі або автономних системах керування.
Чому синтетичні дані набирають популярності
Альтернативні дані продемонстрували чимало переваг. Наприклад, вони забезпечують точність, економію ресурсів, різноманітність інформації та захист конфіденційності. Це дозволяє створювати більш адаптивні й ефективні моделі штучного інтелекту.
Тому такі гіганти як Microsoft, Meta, OpenAI та Anthropic, активно використовують синтетичні дані для навчання своїх основних моделей. Також Nvidia та Google активно впроваджують фабрики синтетичних даних для тренування своїх моделей штучного інтелекту.
Ілон Маск також вважає, що треба створювати синтетичні дані, оскільки реальні дані для навчання штучного інтелекту закінчуються:
«Ми фактично вичерпали загальну суму людських знань у навчанні штучному інтелекту. Це сталося в основному минулого року. (мається на увазі 2024 рік – ред.)».
Згодні з технопідприємцем й інші спеціалісти з ШІ-технологій. Наприклад, data-науковець Бен Лоріка у своєму звіті за 2025 рік відзначив:
«Синтетичні дані пропонують важливе рішення для проблеми дефіциту або чутливості даних. Цей тренд прискорюється, оскільки великі компанії ШІ вичерпують доступні інтернет-дані для навчання».
Своєю чергою, криптоінвестор та підприємець Михайло Пацан звертає увагу:
«Ми дійсно наближаємося до ситуації “пікових даних”, коли нових, цінних людських даних для навчання ШІ стає дедалі менше. Як альтернативу ринок активно використовує синтетичні дані, які генерує сам штучний інтелект».
Тому тенденція на поширення синтетичних даних буде тільки набирати обертів, залучаючи все більше сфер людської діяльності. І криптоіндустрія не буде вийнятком.
Як синтетичні дані застосовують в криптоіндустрії
У світі криптоіндустрії та фінансів синтетичні дані забезпечують нові можливості для інвесторів, трейдерів і розробників. За допомогою синтезованих даних можна створювати цифрові інструменти, які імітують справжні активи, як-то валютні пари, акції, товари. Причому без необхідності володіння реальними активами.
Михайло Пацан підмітив, що синтетичні дані вже стали стандартом у крипто- та фінансовій індустрії, особливо для бек-тестування торгових алгоритмів, моделювання ризиків та оптимізації DeFi-стратегій.
«Завдяки синтетичним даним трейдери можуть перевіряти свої гіпотези у сотнях різних сценаріїв без ризику втратити реальні кошти. Це дозволяє не лише прискорити розробку ефективних інструментів, але й суттєво підвищити стійкість бізнесу до несподіваних коливань ринку», – коментує криптоінвестор.
Платформа Synthetix може слугувати одним із яскравих прикладів використання синтетичних даних у крипті та фінансах. Цей ресурс дозволяє користувачам створювати і торгувати синтетичними активами (так званими «синтетиками») на основі реальних цінових індексів.
Це охоплює такі активи, як криптовалюти, акції, індекси, товари, фіатні валюти. Сама платформа використовує смарт-контракти для забезпечення ліквідності та децентралізованої торгівлі. Таким чином, користувачі можуть брати участь у фінансових ринках, не володіючи активами.
По суті, такі ресурси як Synthetix, допомагають користувачам по всьому світу отримувати доступ до фінансових інструментів. Синтетичні дані пропонують можливості для інвестування та хеджування ризиків. В перспективі це дозволяє створювати нові ринки та знижує бар’єри для участі в глобальних фінансових процесах.
Виклики та переваги використання синтетичних даних
Михайло Пацан наголосив, що синтетичні дані вже стали незамінним інструментом для фінансового та криптовалютного ринків, особливо коли мова йде про бек-тестування та розробку алгоритмічних стратегій. При цьому експерт уточнив, що надійність штучно синтезованих даних цілком залежить від того, наскільки точно й реалістично вони відтворюють складні ринкові умови.
«Як показує практика, синтетичні набори з високим QScore (понад 0,8) дозволяють отримувати результати, порівнянні з реальними даними. Але без постійного моніторингу та оновлення такі дані швидко стають менш ефективними», – уточнює криптоінвестор.
Довідка Crypto News: QScore – це метрика, що вимірює популярність, впізнаваність та вплив особи або бренду серед цільової аудиторії. Часто використовують в маркетингу та рекламі.
Разом з тим, використання синтетичних даних має свої переваги, що робить синтезовані дані корисними в багатьох сферах:
- можливість генерувати дані швидко і без обмежень;
- менше ризику витоку конфіденційної інформації;
- можна проводити тестування в різноманітних умовах і сценаріях.
При цьому Михайло Пацан наголошує і на ризиках синтетичних даних. Найбільшим з них експерт вважає недостатню здатність відображати складні та рідкісні ринкові ситуації, які часто визначають успіх чи провал фінансових стратегій.
«Інші серйозні обмеження – це потенціал посилення упередженості та значні труднощі валідації таких даних без доступу до повноцінних реальних наборів, – додає криптоінвестор. – Також актуальним є етичний і регуляторний аспект. Тобто, у майбутньому синтетичні дані можуть зіткнутися з жорсткішими вимогами щодо маркування, ідентифікації та відповідності GDPR, що може сповільнити їх широке впровадження».
Таким чином, синтетичні дані мають чимало переваг. Але ефективність таких технологій залежить не тільки від постійного оновлення та моніторингу, а й від подолання етичних та регуляторних викликів.
Перспективи розвитку синтетичних даних
За даними Business Insider, дослідницька компанія Epoch AI прогнозує: до 2028 року можуть бути вичерпані все текстові дані, які можна використовувати для навчання великих мовних моделей. Це означає, що доступні ресурси для навчання штучного інтелекту скорочуватимуться, що, ймовірно, сповільнить розвиток технологій. Саме тому вирішити проблему зможе саме розвиток ринку синтетичних даних. Зокрема, важливими стають такі тенденції в галузі:
Покращення якості та достовірності
Як стверджує arXiv, сучасні методи генерації синтетичних даних, зокрема, використання рекурентних нейронних мереж, демонструють високий рівень точності та відповідності реальним даним. Це відкриває нові можливості для їх використання в тестуванні програмного забезпечення та інших сферах.
Розширення застосувань
Синтетичні дані використовують не лише для захисту приватності, але й для балансування даних. Паралельно це сприятиме покращенню різноманітності та вирішенню крайніх випадків у даних.
Аналіз та прогнозування ринку
Синтетичні дані можуть бути використані для моделювання різних сценаріїв розвитку ринку криптовалют. Своєю чергою, це допоможе інвесторам та аналітикам оцінювати потенційні ризики та можливості.
Тестування блокчейн-рішень
Розробники можуть використовувати синтетичні дані для тестування нових блокчейн-протоколів та смарт-контрактів, для посилення їхньої надійності та ефективності перед впровадженням у реальних умовах.
Але перспективи синтетичних даних не скасовують ймовірних ризиків. Михайло Пацан застерігає щодо загрози надмірної залежності від таких даних:
«Надмірна залежність від таких даних створює загрозу “згортання моделі”, коли ШІ починає “варитися у власному соку” і втрачати здатність до оригінальності й точності. Тому майбутнє – це поєднання людських та синтетичних даних із чітким маркуванням для збереження максимальної якості й точності».
Отже, розвиток технологій генерації синтетичних даних відкриває нові горизонти для різних галузей. Наприклад, за допомогою штучно синтезованих даних можна знайти баланс між доступністю даних та захистом приватності. Однак синтетичні дані мають свої ризики. Зокрема, існує вірогідність, що при добре розвинутій технології генерації більше цінуватися будуть саме дані, що створила людина.