ข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data) คืออะไร? ขุมทรัพย์ข้อมูลเทียมที่ขับเคลื่อน AI แห่งอนาคต

ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้เป็นเพียงแนวคิดในนิยายวิทยาศาสตร์อีกต่อไป แต่ได้ก้าวเข้ามาเป็นพลังขับเคลื่อนหลักในการเปลี่ยนแปลงโลกของเราในทุกมิติ ตั้งแต่การปฏิวัติอุตสาหกรรมยานยนต์ด้วยรถยนต์ไร้คนขับ การยกระดับการดูแลสุขภาพด้วยระบบวินิจฉัยทางการแพทย์ที่แม่นยำ ไปจนถึงการพลิกโฉมอุตสาหกรรมการเงินด้วยการวิเคราะห์ความเสี่ยงและการตรวจจับการฉ้อโกง หัวใจสำคัญที่ทำให้ AI เหล่านี้ทำงานได้อย่างชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพคือ “ข้อมูล” ยิ่งมีข้อมูลคุณภาพสูง ปริมาณมาก และมีความหลากหลายครอบคลุมสถานการณ์ต่างๆ มากเท่าใด โมเดล AI ก็ยิ่งสามารถเรียนรู้ จดจำรูปแบบที่ซับซ้อน และทำการตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและน่าเชื่อถือมากขึ้นเท่านั้น

อย่างไรก็ตาม การได้มาซึ่ง “ข้อมูลจริง” จากโลกแห่งความเป็นจริงนั้นมักเผชิญกับความท้าทายและข้อจำกัดมากมายที่อาจกลายเป็นอุปสรรคสำคัญในการพัฒนา AI ให้ก้าวไปข้างหน้า ข้อจำกัดเหล่านี้รวมถึง:

• ความหายากและความไม่สมดุลของข้อมูล (Data Scarcity and Imbalance): ในหลายๆ กรณี ข้อมูลที่เราต้องการเพื่อฝึกโมเดล AI อาจเกิดขึ้นได้ยากมาก เช่น ภาพเหตุการณ์อุบัติเหตุที่เกิดขึ้นไม่บ่อยในสภาพอากาศที่เลวร้าย ข้อมูลทางการแพทย์ของผู้ป่วยที่ป่วยด้วยโรคหายาก หรือข้อมูลการโจมตีทางไซเบอร์รูปแบบใหม่ๆ นอกจากนี้ ข้อมูลจริงมักมีความไม่สมดุลอย่างรุนแรง เช่น ในชุดข้อมูลการตรวจจับการฉ้อโกง จำนวนธุรกรรมปกติมีมากกว่าธุรกรรมที่ฉ้อโกงหลายพันเท่า ทำให้โมเดล AI มีแนวโน้มที่จะละเลยกรณีที่เกิดขึ้นน้อย (Minority Class) ซึ่งเป็นกรณีที่เราต้องการตรวจจับมากที่สุด
• ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล (Data Privacy and Security): ข้อมูลจำนวนมากที่มีคุณค่าสูงสำหรับการฝึก AI เช่น ข้อมูลส่วนบุคคล ข้อมูลทางการเงิน ข้อมูลสุขภาพ หรือข้อมูลความลับทางการค้า มีความละเอียดอ่อนอย่างยิ่งและอยู่ภายใต้กฎระเบียบที่เข้มงวด เช่น GDPR ในยุโรป หรือ PDPA ในประเทศไทย การนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้โดยตรงในการฝึกโมเดล AI อาจนำไปสู่การละเมิดความเป็นส่วนตัวหรือการเปิดเผยข้อมูลที่เป็นความลับได้ ทำให้การเข้าถึงและใช้งานข้อมูลเหล่านี้เป็นไปได้ยากหรือต้องผ่านกระบวนการที่ซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายสูง
• ต้นทุนและเวลาในการรวบรวมและติดป้ายกำกับข้อมูล (Data Collection and Labeling Costs and Time): การรวบรวมข้อมูลจริงในปริมาณมากต้องใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมหาศาล โดยเฉพาะอย่างยิ่งการติดป้ายกำกับ (Labeling) หรือการอธิบายข้อมูล (Annotation) เช่น การวาดกรอบล้อมวัตถุในภาพ การถอดเสียงพูดเป็นข้อความ หรือการระบุความสัมพันธ์ในข้อมูลเชิงโครงสร้าง ซึ่งมักต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญและเป็นกระบวนการที่ใช้แรงงานเข้มข้นและมีค่าใช้จ่ายสูง
• อคติที่แฝงอยู่ในข้อมูลจริง (Bias in Real Data): ข้อมูลจริงที่รวบรวมจากโลกอาจมีอคติทางสังคม วัฒนธรรม หรือประวัติศาสตร์แฝงอยู่โดยที่เราไม่รู้ตัว เช่น ชุดข้อมูลภาพใบหน้าอาจมีจำนวนภาพของคนบางกลุ่มเชื้อชาติหรือเพศมากกว่ากลุ่มอื่น หรือข้อมูลการตัดสินใจให้สินเชื่อในอดีตอาจสะท้อนอคติทางเพศหรือเชื้อชาติ การฝึกโมเดล AI ด้วยข้อมูลที่มีอคติเหล่านี้จะทำให้โมเดลเรียนรู้และสะท้อนอคตินั้นออกมา ซึ่งอาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ไม่เป็นธรรมหรือไม่ถูกต้องในสถานการณ์จริงได้

ข้อจำกัดเหล่านี้เองที่ผลักดันให้เกิดการพัฒนาและใช้งาน Synthetic Data หรือ ข้อมูลสังเคราะห์ ซึ่งกำลังกลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและจำเป็นอย่างยิ่งในการปลดล็อกศักยภาพของ AI และช่วยให้นักพัฒนาสามารถเอาชนะข้อจำกัดของข้อมูลจริงได้

ข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data) คืออะไร?

ข้อมูลสังเคราะห์ คือ ข้อมูลที่ไม่ได้มาจากการวัดหรือบันทึกเหตุการณ์จริงในโลก แต่ถูกสร้างขึ้นโดยกระบวนการทางคอมพิวเตอร์ หรืออัลกอริทึม โดยมีเป้าหมายหลักคือการสร้างข้อมูลที่มีลักษณะ โครงสร้าง คุณสมบัติทางสถิติ และความสัมพันธ์ระหว่างฟีเจอร์ต่างๆ ให้คล้ายคลึงกับข้อมูลจริงมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เพื่อให้สามารถนำไปใช้แทนที่หรือเสริมข้อมูลจริงในการฝึก การทดสอบ และการตรวจสอบโมเดล AI หรือระบบวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ลองนึกภาพว่าคุณต้องการฝึกโมเดล AI ให้จดจำแมวในภาพแทนที่จะต้องออกไปถ่ายภาพแมวนับพันนับหมื่นตัวในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน คุณสามารถใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สร้างภาพแมวเสมือนจริงขึ้นมาได้ โดยควบคุมลักษณะของแมว ท่าทาง แสง เงา และฉากหลังต่างๆ ภาพแมวที่สร้างขึ้นเหล่านี้คือข้อมูลสังเคราะห์

เป้าหมายสูงสุดของการสร้างข้อมูลสังเคราะห์คือการสร้าง “ฝาแฝดดิจิทัล” ของข้อมูลจริง (Digital Twin of Data) ที่สามารถใช้งานได้เหมือนข้อมูลจริงทุกประการในบริบทของการพัฒนา AI แต่ไม่มีข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัว ความหายาก หรืออคติที่อาจมีอยู่ในข้อมูลจริง

ความแตกต่างระหว่าง ข้อมูลสังเคราะห์ และ ข้อมูลจำลอง (Mock Data)

แม้จะฟังดูคล้ายคลึงกัน แต่ข้อมูลสังเคราะห์และข้อมูลจำลอง (Mock Data) มีวัตถุประสงค์และการใช้งานที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน:

• ข้อมูลจำลอง (Mock Data): มักถูกสร้างขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์หลักเพื่อใช้ในการ ทดสอบระบบ Software หรือฐานข้อมูล โดยเน้นไปที่การตรวจสอบว่าระบบสามารถจัดการกับโครงสร้างข้อมูล รูปแบบข้อมูล (Data Format) และประเภทข้อมูลที่แตกต่างกันได้อย่างถูกต้องหรือไม่ ข้อมูลจำลองอาจถูกสร้างขึ้นอย่างง่ายๆ โดยการสุ่มค่า หรือสร้างตามกฎพื้นฐานที่กำหนดไว้ เพื่อให้มีข้อมูลเพียงพอสำหรับการทดสอบฟังก์ชันการทำงานของระบบ เช่น การทดสอบการกรอกฟอร์ม การบันทึกข้อมูลลงฐานข้อมูล หรือการแสดงผลข้อมูลบนหน้าจอ ข้อมูลจำลองมักไม่ได้ถูกออกแบบมาให้มีความสมจริงทางสถิติ หรือสะท้อนความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างข้อมูลต่างๆ เหมือนข้อมูลจริง
• ข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data): ถูกสร้างขึ้นโดยมีเป้าหมายหลักเพื่อใช้ในการ ฝึก การทดสอบ และการตรวจสอบโมเดล AI และ Machine Learning ดังนั้น ข้อมูลสังเคราะห์จึงต้องถูกสร้างขึ้นให้มีความเหมือนจริงทางสถิติสูงที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยเลียนแบบการแจกแจง (Distributions) ความสัมพันธ์ (Relationships) และรูปแบบ (Patterns) ที่ซับซ้อนที่พบในข้อมูลจริง เพื่อให้โมเดล AI ที่ฝึกด้วยข้อมูลสังเคราะห์สามารถเรียนรู้และนำไปใช้งานกับข้อมูลจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูลสังเคราะห์ที่ดีควรสร้างผลลัพธ์ในการฝึกโมเดล AI ที่ใกล้เคียง หรือบางครั้งอาจดีกว่า การใช้ข้อมูลจริงที่มีข้อจำกัด

สรุปง่ายๆ คือ ข้อมูลจำลองเน้นการทดสอบ ระบบ (System) ในขณะที่ข้อมูลสังเคราะห์เน้นการทดสอบและฝึก โมเดล (Model)

ประเภทของ ข้อมูลสังเคราะห์

ข้อมูลสังเคราะห์มีความหลากหลายและสามารถแบ่งออกได้หลายประเภท ขึ้นอยู่กับความสมบูรณ์และวิธีการสร้าง:

1. ข้อมูลสังเคราะห์บางส่วน (Partially Synthetic Data): ในกรณีนี้ เรายังมีข้อมูลจริงอยู่บางส่วน และใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อเติมเต็มส่วนที่ขาดหายไป หรือเพื่อเสริมข้อมูลในส่วนที่เรามีน้อย เช่น หากเรามีชุดข้อมูลลูกค้าจริง แต่ขาดข้อมูลในบางฟิลด์ เราอาจใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อสร้างข้อมูลในฟิลด์ที่ขาดนั้นขึ้นมา หรือหากเรามีข้อมูลจริงสำหรับคลาสส่วนใหญ่ในชุดข้อมูลไม่สมดุล เราอาจสร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับคลาสส่วนน้อยเพื่อเพิ่มจำนวนข้อมูลให้สมดุลขึ้น วิธีนี้มักใช้เพื่อปรับปรุงคุณภาพหรือขยายขนาดของชุดข้อมูลจริงที่มีอยู่
2. ข้อมูลสังเคราะห์เต็มรูปแบบ (Fully Synthetic Data): ในกรณีนี้ ข้อมูลทั้งหมดในชุดข้อมูลถูกสร้างขึ้นโดยกระบวนการสังเคราะห์ โดยอาจอ้างอิงจากคุณสมบัติทางสถิติที่เรียนรู้มาจากชุดข้อมูลจริง (หากมี) หรือสร้างขึ้นตามแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ กฎเกณฑ์ หรือการจำลองสถานการณ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ข้อมูลประเภทนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลจริงได้เลย หรือเมื่อต้องการสร้างข้อมูลสำหรับสถานการณ์ที่ยังไม่เคยเกิดขึ้นจริง
3. ข้อมูลสังเคราะห์ที่สมจริง (Realistic Synthetic Data): เป็นข้อมูลสังเคราะห์ที่ถูกสร้างขึ้นโดยมีเป้าหมายเพื่อให้มีความเหมือนจริงในระดับสูงมาก ไม่เพียงแค่การเลียนแบบคุณสมบัติทางสถิติพื้นฐาน แต่รวมถึงความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน รูปแบบที่ละเอียดอ่อน และความแปรปรวนที่พบในข้อมูลจริง การสร้างข้อมูลประเภทนี้มักต้องอาศัยเทคนิคการสร้างข้อมูลขั้นสูง เช่น Generative Adversarial Networks (GANs) หรือ Variational Autoencoders (VAEs) เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลสังเคราะห์ที่ได้มีความน่าเชื่อถือเพียงพอสำหรับการนำไปฝึกโมเดล AI และโมเดลที่ฝึกด้วยข้อมูลนี้จะสามารถทำงานได้ดีเมื่อนำไปใช้กับข้อมูลจริง

ข้อมูลสังเคราะห์ ถูกสร้างขึ้นมาได้อย่างไร?

การสร้างข้อมูลสังเคราะห์เป็นศาสตร์และศิลป์ที่ต้องอาศัยความเข้าใจทั้งในด้านสถิติ คณิตศาสตร์ และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) มีวิธีการสร้างที่หลากหลาย ตั้งแต่วิธีการพื้นฐานไปจนถึงเทคนิคที่ซับซ้อนโดยใช้อัลกอริทึม AI ขั้นสูง:

1. วิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิม (Traditional Statistical Methods): เป็นวิธีการที่เรียบง่ายที่สุด โดยใช้วิธีการทางสถิติพื้นฐานในการสร้างข้อมูล เช่น การสุ่มตัวอย่าง (Sampling) จากการแจกแจงความน่าจะเป็นที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลจริง (เช่น การแจกแจงแบบปกติ, การแจกแจงแบบเอกรูป) หรือการใช้แบบจำลองทางสถิติอย่าง Regression หรือ Decision Trees ในการสร้างข้อมูลใหม่โดยอิงจากความสัมพันธ์เชิงเส้นหรือกฎการตัดสินใจที่เรียนรู้จากข้อมูลจริง วิธีนี้เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่ซับซ้อนมากนัก
2. วิธีการที่ใช้กฎ (Rule-based Methods): วิธีการนี้อาศัยการกำหนดกฎเกณฑ์ เงื่อนไข หรือข้อจำกัดต่างๆ ที่ได้จากการทำความเข้าใจข้อมูลจริง หรือจากความรู้ของผู้เชี่ยวชาญ เพื่อใช้ในการสร้างข้อมูล เช่น กำหนดว่าข้อมูลลูกค้าที่ซื้อสินค้า A มักจะซื้อสินค้า B ด้วย หรือสร้างข้อมูลพนักงานที่มีตำแหน่งงานระดับผู้จัดการต้องมีอายุงานไม่ต่ำกว่า 5 ปี วิธีนี้มีข้อดีคือสามารถควบคุมกระบวนการสร้างข้อมูลได้ง่ายและผลลัพธ์ที่ได้สามารถตีความได้ แต่มีข้อจำกัดในการสร้างข้อมูลที่มีความซับซ้อนหรือมีความแปรปรวนสูง
3. วิธีการที่ใช้แบบจำลอง (Model-based Methods): เป็นการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์หรือสถิติที่สามารถเรียนรู้โครงสร้าง ความสัมพันธ์ และการแจกแจงที่ซับซ้อนจากข้อมูลจริง แล้วใช้แบบจำลองนั้นในการสร้างข้อมูลใหม่ที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน ตัวอย่างของแบบจำลองที่ใช้ได้แก่ Bayesian Networks, Markov Models หรือ Copula Functions วิธีการนี้มีความสามารถในการจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนได้ดีกว่าวิธีการพื้นฐาน
4. Generative Adversarial Networks (GANs): เป็นหนึ่งในสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่ทรงพลังที่สุดและได้รับความนิยมอย่างสูงในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่เหมือนจริง โดยเฉพาะข้อมูลประเภทรูปภาพ วิดีโอ หรือเสียง GANs ประกอบด้วยโมเดลสองตัวที่ทำงานแข่งขันกัน:
   • Generator: ทำหน้าที่สร้างข้อมูลสังเคราะห์ขึ้นมาจากสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม
   • Discriminator: ทำหน้าที่เป็นผู้ตรวจสอบ โดยพยายามแยกแยะว่าข้อมูลที่ได้รับเป็นข้อมูลจริงหรือข้อมูลสังเคราะห์ กระบวนการฝึก GANs คือการให้ Generator พยายามสร้างข้อมูลที่หลอก Discriminator ได้สำเร็จ ในขณะที่ Discriminator ก็พยายามพัฒนาความสามารถในการแยกแยะให้ดีขึ้นเรื่อยๆ การแข่งขันนี้จะดำเนินไปจนกระทั่ง Generator สามารถสร้างข้อมูลที่เหมือนจริงจน Discriminator ไม่สามารถแยกแยะได้อย่างแม่นยำ ซึ่งหมายความว่า Generator ได้เรียนรู้ที่จะสร้างข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายคลึงกับการแจกแจงของข้อมูลจริงแล้ว
5. Variational Autoencoders (VAEs): เป็นอีกหนึ่งสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Generative Model ที่นิยมใช้ในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ VAEs เรียนรู้ที่จะเข้ารหัสข้อมูลจริงให้อยู่ในรูปแบบแฝง (Latent Representation) ที่มีมิติต่ำกว่า และถอดรหัสรูปแบบแฝงนั้นกลับมาเป็นข้อมูลใหม่ การสุ่มค่าจากรูปแบบแฝงที่เรียนรู้มาสามารถนำมาใช้สร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่มีความหลากหลายและคล้ายคลึงกับข้อมูลจริงได้ VAEs มักให้ผลลัพธ์ที่มีความเสถียรมากกว่า GANs ในบางกรณี แต่ข้อมูลที่สร้างขึ้นอาจมีความคมชัดหรือรายละเอียดน้อยกว่า

นอกจากนี้ ยังมีวิธีการอื่นๆ เช่น Simulation-based Methods ที่ใช้การจำลองทางฟิสิกส์หรือกฎของระบบเพื่อสร้างข้อมูล เช่น การจำลองสภาพแวดล้อมการขับขี่ในเกมหรือโปรแกรมจำลองเพื่อสร้างข้อมูลสำหรับรถยนต์ไร้คนขับ การเลือกวิธีการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูล ความซับซ้อนที่ต้องการระดับความเหมือนจริง และทรัพยากรที่มีอยู่

ข้อดี และ ข้อสังเกต ของการใช้ ข้อมูลสังเคราะห์

การใช้ข้อมูลสังเคราะห์มีทั้งข้อดีที่โดดเด่นและข้อสังเกตที่ต้องพิจารณา:

ข้อดี (Pros):

• แก้ปัญหาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย: นี่คือประโยชน์ที่สำคัญที่สุด ข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างขึ้นอย่างถูกต้องจะไม่มีข้อมูลส่วนบุคคลจริงใดๆ ทำให้สามารถนำไปใช้ฝึกโมเดล AI ได้อย่างอิสระ โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการละเมิดกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล หรือความเสี่ยงจากการรั่วไหลของข้อมูลจริง ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนได้โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
• เพิ่มปริมาณข้อมูลได้ไม่จำกัด: ในกรณีที่ข้อมูลจริงมีน้อยหรือไม่เพียงพอสำหรับการฝึกโมเดล AI ที่ซับซ้อน สามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพิ่มเติมได้ตามต้องการ ช่วยให้มีข้อมูลปริมาณมากพอที่จะทำให้โมเดลเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดปัญหา Overfitting ที่เกิดจากการใช้ข้อมูลจริงจำนวนน้อย
• จัดการกับข้อมูลไม่สมดุล (Imbalanced Data): สามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์เฉพาะสำหรับคลาสส่วนน้อย (Minority Class) ในชุดข้อมูลไม่สมดุล เพื่อเพิ่มจำนวนข้อมูลในคลาสเหล่านั้น ทำให้ชุดข้อมูลมีความสมดุลมากขึ้น และช่วยให้โมเดล AI สามารถเรียนรู้ที่จะตรวจจับกรณีที่เกิดขึ้นได้ยากได้อย่างแม่นยำขึ้น เทคนิคนี้เรียกว่า Data Augmentation โดยใช้ข้อมูลสังเคราะห์
• ลดอคติในข้อมูล (Bias Reduction): ข้อมูลสังเคราะห์สามารถถูกสร้างขึ้นโดยการควบคุมคุณสมบัติหรือการแจกแจงของข้อมูล เพื่อลดหรือขจัดอคติที่อาจมีอยู่ในข้อมูลจริงได้ เช่น หากข้อมูลจริงมีอคติทางเพศในข้อมูลเงินเดือน สามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่กระจายตัวอย่างเป็นธรรมระหว่างเพศต่างๆ เพื่อฝึกโมเดลการทำนายเงินเดือนให้มีความเป็นธรรมมากขึ้น
• สร้างข้อมูลสำหรับสถานการณ์เฉพาะ (Generating Data for Edge Cases): สามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับสถานการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยาก อันตราย หรือเป็น “Edge Cases” ที่ข้อมูลจริงอาจไม่มีหรือมีน้อยมาก เช่น การจำลองสถานการณ์ฉุกเฉินในโรงงาน สภาพการขับขี่ที่อันตรายสำหรับรถยนต์ไร้คนขับ หรือการโจมตีทางไซเบอร์รูปแบบใหม่ๆ ช่วยให้โมเดล AI สามารถเรียนรู้และรับมือกับสถานการณ์เหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ลดต้นทุนและเวลาในการรวบรวมและติดป้ายกำกับ: การสร้างข้อมูลสังเคราะห์มักมีต้นทุนและใช้เวลาน้อยกว่าการรวบรวม ทำความสะอาด และติดป้ายกำกับข้อมูลจริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญในการติดป้ายกำกับข้อมูล ช่วยเร่งกระบวนการพัฒนา AI ให้เร็วขึ้น

ข้อสังเกต (Cons):

• ความเหมือนจริงและความแม่นยำ (Fidelity and Accuracy): ความท้าทายหลักคือการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่ “เหมือนจริง” เพียงพอที่จะสะท้อนความซับซ้อนและความละเอียดอ่อนทั้งหมดที่มีอยู่ในข้อมูลจริง หากข้อมูลสังเคราะห์ไม่สามารถจับคุณสมบัติหรือความสัมพันธ์ที่สำคัญได้ โมเดล AI ที่ฝึกด้วยข้อมูลนั้นอาจทำงานได้ไม่ดีเมื่อนำไปใช้กับข้อมูลจริง (เรียกว่า “Synthetic-to-Real Gap”)
• การเลือกและปรับแต่งวิธีการสร้าง: การเลือกอัลกอริทึมหรือวิธีการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลแต่ละประเภทและแต่ละ Workload เป็นสิ่งสำคัญ และมักต้องมีการปรับแต่งพารามิเตอร์ต่างๆ อย่างละเอียดเพื่อให้ได้ข้อมูลสังเคราะห์ที่มีคุณภาพดีที่สุด
• ความซับซ้อนและทรัพยากรในการสร้าง: การสร้างข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูง โดยเฉพาะการใช้เทคนิคขั้นสูงอย่าง GANs หรือ VAEs ต้องอาศัยความรู้ความเชี่ยวชาญด้าน AI และต้องใช้ทรัพยากรในการประมวลผล (Computing Resources) ที่สูงมาก
• ความเสี่ยงที่จะมีอคติแฝงอยู่: หากโมเดลที่ใช้ในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์เรียนรู้จากข้อมูลจริงที่มีอคติ ข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างขึ้นก็อาจมีอคติตามไปด้วยได้ หากไม่มีการควบคุมหรือแก้ไขอย่างเหมาะสม
• การประเมินคุณภาพของข้อมูลสังเคราะห์: การวัดและประเมินว่าข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างขึ้นนั้น “ดีพอ” หรือ “เหมือนจริง” แค่ไหน ยังเป็นหัวข้อที่อยู่ระหว่างการวิจัยและพัฒนา มีหลายวิธีในการประเมิน แต่ยังไม่มีมาตรฐานที่เป็นสากล

การใช้ ข้อมูลสังเคราะห์ ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ

ข้อมูลสังเคราะห์ไม่ได้เป็นเพียงแนวคิดทางทฤษฎีอีกต่อไป แต่กำลังถูกนำไปประยุกต์ใช้อย่างจริงจังและแพร่หลายในหลากหลายอุตสาหกรรมทั่วโลก:

• ยานยนต์ไร้คนขับ (Autonomous Vehicles): เป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ใช้ข้อมูลสังเคราะห์มากที่สุด บริษัทพัฒนารถยนต์ไร้คนขับสร้างข้อมูลสังเคราะห์โดยการจำลองสภาพแวดล้อมการขับขี่ที่หลากหลาย ทั้งสภาพอากาศ (ฝนตก หิมะตก หมอกลง) ช่วงเวลาของวัน (กลางวัน กลางคืน) สภาพการจราจร สถานการณ์อันตรายที่เกิดขึ้นได้ยาก (เช่น คนเดินข้ามถนนกะทันหัน สัตว์วิ่งตัดหน้า) และข้อมูลเซ็นเซอร์ต่างๆ (เช่น กล้อง Lidar Radar) เพื่อฝึกโมเดลการรับรู้สภาพแวดล้อม การตัดสินใจ และการวางแผนเส้นทาง การใช้ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยลดความจำเป็นในการขับทดสอบในโลกจริงซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงและมีความเสี่ยง
• การแพทย์และสาธารณสุข (Healthcare): ใช้สร้างภาพทางการแพทย์สังเคราะห์ เช่น ภาพ X-ray, MRI, CT Scan หรือภาพทางพยาธิวิทยา เพื่อเพิ่มขนาดชุดข้อมูลสำหรับฝึกโมเดล AI ในการวินิจฉัยโรคต่างๆ โดยเฉพาะโรคที่หายาก ซึ่งข้อมูลจริงมีจำนวนน้อย นอกจากนี้ ยังใช้สร้างข้อมูลประวัติผู้ป่วยสังเคราะห์เพื่อฝึกโมเดลทำนายความเสี่ยงของโรค หรือวิเคราะห์แนวโน้มทางการแพทย์ โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลผู้ป่วยจริงที่มีความละเอียดอ่อนสูง
• การเงิน (Finance): ใช้สร้างข้อมูลธุรกรรมทางการเงินสังเคราะห์เพื่อฝึกโมเดลตรวจจับการฉ้อโกง (Fraud Detection) โดยเฉพาะกรณีการฉ้อโกงรูปแบบใหม่ๆ ที่ข้อมูลจริงยังไม่มี หรือสร้างข้อมูลตลาดหุ้นสังเคราะห์เพื่อทดสอบกลยุทธ์การซื้อขาย หรือสร้างข้อมูลเครดิตสังเคราะห์เพื่อฝึกโมเดลประเมินความเสี่ยงสินเชื่อ
• การค้าปลีก (Retail): ใช้สร้างข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าสังเคราะห์เพื่อฝึกโมเดลแนะนำสินค้า (Recommendation Systems) หรือสร้างข้อมูลการจัดวางสินค้าในร้านค้าเพื่อทดสอบประสิทธิภาพของการจัดเรียงสินค้า
• เกมและแอนิเมชัน (Gaming and Animation): ใช้สร้างตัวละคร ฉาก สภาพแวดล้อม หรือการเคลื่อนไหวที่เหมือนจริงสำหรับเกมและภาพยนตร์แอนิเมชัน ช่วยลดเวลาและต้นทุนในการสร้างเนื้อหา
• การผลิต (Manufacturing): ใช้สร้างข้อมูลการทำงานของเครื่องจักรและกระบวนการผลิตเพื่อฝึกโมเดลทำนายการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน (Predictive Maintenance) หรือจำลองสถานการณ์ความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในสายการผลิต
• หุ่นยนต์ (Robotics): ใช้สร้างข้อมูลสภาพแวดล้อมและสถานการณ์ต่างๆ สำหรับฝึกหุ่นยนต์ให้เรียนรู้การนำทาง การหยิบจับวัตถุ หรือการทำงานร่วมกับมนุษย์ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน
• การวิจัยและพัฒนา (Research and Development): นักวิจัยใช้ข้อมูลสังเคราะห์ในการทดสอบสมมติฐาน พัฒนาอัลกอริทึมใหม่ๆ หรือสร้างข้อมูลสำหรับโมเดลในสถานการณ์ที่ข้อมูลจริงยังไม่มีหรือยากต่อการเข้าถึง

บทสรุปของ การใช้ข้อมูลสังเคราะห์

Synthetic Data ไม่ใช่แค่ทางเลือก แต่กำลังจะกลายเป็นเสาหลักที่สำคัญอย่างยิ่งในภูมิทัศน์ของ AI ในอนาคต ช่วยปลดล็อกข้อจำกัดที่สำคัญของข้อมูลจริง ทำให้การพัฒนา AI เป็นไปได้อย่างรวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และมีความเป็นธรรมมากขึ้น

ความสามารถในการสร้างข้อมูลปริมาณมหาศาลที่มีคุณภาพ ควบคุมได้ และไม่มีข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัว ทำให้ Synthetic Data เป็นเครื่องมือที่จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการสร้างโมเดล AI ที่ทรงพลัง แม่นยำ และสามารถนำไปใช้งานได้จริงในโลกปัจจุบัน

แม้จะยังมีความท้าทายในเรื่องการรับรองความเหมือนจริงของข้อมูลสังเคราะห์ และการพัฒนาวิธีการประเมินคุณภาพที่เป็นมาตรฐาน แต่ด้วยการวิจัยและพัฒนาอย่างต่อเนื่องในด้านอัลกอริทึมการสร้างข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งความก้าวหน้าของ Generative Models เช่น GANs และ VAEs เราคาดหวังได้ว่าข้อมูลสังเคราะห์จะยิ่งมีความเหมือนจริง ซับซ้อน และมีประโยชน์มากขึ้นเรื่อยๆ

ในอนาคตอันใกล้ Synthetic Data จะไม่ได้เป็นเพียงแค่เครื่องมือเสริมเล็กๆ น้อยๆ แต่จะกลายเป็น “ขุมทรัพย์ข้อมูลเทียม” ที่ขับเคลื่อนนวัตกรรม AI ในหลากหลายอุตสาหกรรม เปิดโอกาสให้เราสร้างสรรค์แอปพลิเคชัน AI ที่ซับซ้อนและมีประสิทธิภาพยิ่งกว่าที่เคยเป็นมา และช่วยให้ AI สามารถนำมาซึ่งประโยชน์สูงสุดต่อสังคมโดยรวม