생성적 AI, 생성적 적대 네트워크, 컴퓨터 비전 및 변환기를 포함한 기계 학습 모델 및 인공 지능의 새로운 발전과 응용 프로그램이 등장함에 따라 많은 기업은 두 가지 유형의 합성 데이터를 사용하여 가장 시급한 실제 데이터 문제를 해결하려고 노력하고 있습니다. 구조화된 것과 구조화되지 않은 것. 구조화된 합성 데이터 유형은 정량적이며 숫자나 값과 같은 표 형식 데이터를 포함하는 반면, 구조화되지 않은 합성 데이터 유형은 정성적이며 텍스트, 이미지, 비디오를 포함합니다. 다양한 업계의 비즈니스 리더와 데이터 과학자들은 데이터 격차를 해소하고 민감한 정보를 보호하며 출시 속도를 향상시키기 위해 새로운 데이터 합성의 필요성을 강조합니다. 그들은 이미 다음과 같은 합성 데이터의 여러 실제 사용 사례를 식별하고 탐색하고 있습니다.
- 표본 크기와 극단적 사례를 늘리기 위해 합성 표 형식 데이터를 생성합니다. 이 데이터를 실제 데이터 세트와 결합하여 AI 모델 훈련 및 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
- 새로운 애플리케이션과 기능의 테스트, 최적화 및 검증을 가속화하기 위해 합성 테스트 데이터를 생성합니다.
- 에이전트 기반 시뮬레이션에서 합성된 합성 데이터를 사용하여 "가상" 시나리오 또는 새로운 비즈니스 이벤트를 탐색합니다.
- 합성 데이터를 사용하여 기계 학습 알고리즘에서 민감한 데이터의 노출을 방지합니다.
- 개인 정보가 보호되는 고품질 합성 복제본을 내부 이해관계자 또는 외부 비즈니스 파트너와 공유하고 수익을 창출합니다.
즉, 데이터를 합성하면 기존 데이터 개인 정보 보호 및 데이터 익명화 기술(마스킹 등)에 대해 더 많은 보호를 제공하는 동시에 데이터의 유용성을 더 잘 보존할 수 있습니다. 하지만 여전히 기업가들 사이에는 신뢰가 부족합니다. 그러한 신뢰를 구축하고 폭넓은 채택을 촉진하기 위해 합성 데이터 생성 도구 공급업체는 많은 비즈니스 리더가 묻는 두 가지 중요한 질문을 해결해야 합니다. 합성 데이터로 인해 내 비즈니스가 추가적인 데이터 개인 정보 보호 위험에 노출됩니까? 합성 데이터는 기존 데이터를 얼마나 정확하게 반영합니까?
다행스럽게도 기업이 이러한 질문을 평가하고 오늘날 끊임없이 변화하는 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해 합성 데이터에 필요한 신뢰를 구축하는 데 도움이 되는 모범 사례가 이미 마련되어 있습니다. 한 번 보자.
합성 데이터 개인정보 보호 보장
실제 사건(예: 고객 구매, 인터넷 로그인 또는 환자 진단)에 의해 생성되지 않고 컴퓨터에서 생성되기 때문에 인공 데이터 또는 "가짜 데이터"로 간주되지만, 합성 데이터를 사용하면 여전히 개인 식별 정보(PII)가 노출될 수 있습니다. AI 모델의 훈련 데이터로 사용됩니다. 예를 들어, 기업이 합성 데이터를 생성할 때 정확성을 우선시하는 경우 결과 출력에는 실수로 너무 많은 개인 식별 속성이 포함되어 회사의 개인 정보 보호 위험 노출이 무의식적으로 증가할 수 있습니다. 또한, 딥 러닝, 예측 및 생성 모델을 비롯한 데이터 과학 분야의 모델링 기술이 점점 더 정교해짐에 따라 기업과 벤더는 개인의 신원을 유출하고 제3자 공격에 노출시킬 수 있는 의도하지 않은 연결을 방지하기 위해 부지런히 노력해야 합니다.
다행히 합성 데이터에 관심이 있는 기업은 개인 정보 보호 위험을 줄이기 위한 조치를 취할 수 있습니다.
데이터를 원래 위치에 보관하세요
많은 기업이 비용 절감, 성능 및 확장성 향상을 위해 기존 소프트웨어 애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션하고 있지만 온프레미스 배포는 계속해서 개인 정보 보호 및 보호를 강화하는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다. 이는 합성 데이터의 경우에도 부분적으로 해당됩니다. 완전 합성 데이터(모델 훈련을 위한 기존 데이터 없이 생성된 데이터) 또는 기밀이나 PII가 포함되지 않은 합성 데이터를 처리할 때 퍼블릭 클라우드 배포 방법 사용과 관련된 위험이 최소화됩니다. 그러나 기업은 합성 데이터가 기존의 민감한 데이터에 종속되어 있는 경우 온프레미스 배포를 고려해야 합니다. 타사 클라우드 제공업체는 강력한 기본 보안 및 개인 정보 보호 장치를 제공하지만 이러한 클라우드에서 중요한 PII 고객 데이터를 전송하고 저장하면 조직이 잠재적인 위험에 노출될 수 있으며 개인 정보 보호 팀에 의해 차단될 수 있습니다.
통제력과 강력한 보호 기능을 갖추세요
모든 합성 데이터 사용 사례에 개인정보 보호가 필요한 것은 아니지만 일부는 그렇지 않습니다. 따라서 위험, 보안 및 규정 준수 리더는 합성 데이터 생성 프로세스 중에 원하는 수준의 개인 정보 보호 위험을 제어할 수 있는 메커니즘을 구현해야 합니다. "차등 개인 정보 보호"는 데이터 과학자와 위험 팀이 원하는 수준의 개인 정보 보호를 관리할 수 있도록 하는 메커니즘 중 하나입니다(일반적으로 1~10의 엡실론 범위 내에서 1이 가장 높은 개인 정보 보호를 나타냄). 이 방법은 개인의 기여도를 가려 정보가 전혀 사용되었는지 여부를 포함하여 개인에 대한 특정 정보를 추론하는 것을 불가능하게 만듭니다. 취약한 개별 데이터 포인트를 자동으로 식별하고 "노이즈"를 도입하여 특정 정보를 모호하게 만듭니다. 노이즈를 추가하면 출력 정확도가 약간 떨어지지만(이것이 차등 개인 정보 보호의 "비용"임) 기존 데이터 마스킹 기술에 비해 유틸리티나 데이터 품질이 저하되지는 않습니다. 즉, 차등 비공개 합성 데이터 세트는 여전히 실제 데이터 세트의 통계적 속성을 반영합니다. 또한 차등 개인 정보 보호 기술을 사용하면 잠재적인 개인 정보 보호 공격에 대한 강력한 데이터 보호, 차등 개인 계산 또는 매개 변수를 비밀로 유지할 필요가 없기 때문에 연속적인 데이터 릴리스로 인한 누적 위험에 대한 입증 가능한 개인 정보 보호 보장, 데이터 투명성 등의 이점이 있습니다.
개인정보 보호 관련 측정항목에 대한 통찰력 확보
차등 개인 정보 보호를 선택할 수 없는 경우 비즈니스 사용자는 개인 정보 노출 범위를 이해하는 데 도움이 되도록 개인 정보 보호 관련 지표에 대한 가시성을 유지해야 합니다. 포괄적이지는 않지만 견고한 기반 역할을 하는 두 가지 일반적인 지표는 다음과 같습니다.
- 누출 점수: 이 점수는 원본 데이터세트와 동일한 합성 데이터세트의 행 비율을 측정합니다. 합성 데이터 세트는 높은 정확도를 달성할 수 있지만 원본 데이터를 너무 많이 포함하면 개인 정보 보호가 손상될 수 있습니다. 데이터 유출은 원본 데이터나 실제 데이터에 대상에 대한 정보가 포함되어 있지만, AI 모델을 예측이나 분석에 사용하는 경우 해당 데이터에 접근할 수 없는 경우 발생합니다.
- 근접 점수: 원본 데이터와 합성 데이터셋 간의 거리를 계산하여 근접성을 결정합니다. 거리가 작을수록 합성 표 형식 데이터에서 특정 행을 더 쉽게 분리할 수 있으므로 개인정보 보호 위험이 더 높습니다.
합성 데이터 품질 평가
또한 전사적 차원에서 채택하려면 비즈니스 리더와 데이터 과학자가 합성 데이터 출력의 품질에 대한 확신을 가져야 합니다. 특히 합성 데이터가 기존 데이터 모델의 통계적 속성을 얼마나 밀접하게 유지하는지 빠르고 쉽게 파악해야 합니다. 일부 사용 사례에서는 현실적인 제품 데모, 내부 교육 자산 또는 특정 AI 모델 교육 시나리오를 만들기 위한 예시 데이터와 같이 낮은 충실도의 합성 데이터를 보장하지만, 의료 분야에서 환자 데이터를 합성할 때와 같은 다른 사용 사례에는 높은 수준의 충실도가 필요합니다. 후자의 사용 사례에서 의료 회사는 합성 결과를 사용하여 다운스트림 의사 결정에 영향을 미치는 새로운 환자 통찰력을 식별할 수 있으므로 비즈니스 리더는 합성 데이터가 실제 비즈니스 조건을 정확하게 반영하는지 확인해야 합니다.
충실도 및 기타 품질 관련 지표를 더 자세히 살펴보겠습니다.
충실도
중요한 지표는 '충실도'입니다. 실제 데이터 및 데이터 모델과의 유사성 측면에서 합성 데이터의 품질을 평가합니다. 기업은 열 분포뿐만 아니라 일대일(일변량) 및 일대다(다변량) 등 다른 열 간의 관계에 대한 통찰력을 얻어야 합니다. 대부분의 기존 데이터 테이블은 복잡성과 크기로 인해 후자를 이해하는 것이 중요합니다. 다행스럽게도 최신 신경망과 생성 AI 모델은 데이터베이스 테이블과 시계열 데이터에서 이러한 복잡한 관계를 포착하는 데 탁월합니다. 충실도 측정항목은 막대 그래프와 상관관계 표를 사용하여 표시되며 시간이 오래 걸릴 수 있지만 귀중한 통찰력을 제공합니다. 아직 충실도 분석에 액세스할 수 없다면 다음과 같은 오픈 소스 Python 패키지를 사용하여 시작할 수 있습니다. SD 지표.
유틸리티
AI 모델은 효과적인 교육을 위해 충분한 데이터가 필요하며 실제 데이터 세트를 얻는 데는 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 합성 데이터는 기계 학습 모델 학습을 위한 더 빠른 대안을 제공합니다. 따라서 적절한 팀과 공유하기 전에 AI 모델 훈련에서 합성 데이터의 유용성을 이해하는 것이 중요합니다. 기본적으로 이 측정항목은 합성 데이터와 비교하여 실제 데이터로 훈련할 때 기계 학습 모델의 상대적 예측 정확도를 측정합니다.
공평
또 다른 중요한 지표는 기업이 수집한 데이터 세트에 존재하는 잠재적 편견으로 인해 주목을 받는 주제인 "공정성"입니다. 기존 데이터 세트가 편향을 나타내는 경우 합성 데이터도 편향됩니다. 이러한 편향의 정도에 대한 통찰력을 얻으면 기업이 이를 인식하고 잠재적으로 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 오늘날의 합성 데이터 솔루션에서는 널리 사용되지 않고 개인 정보 보호, 충실도 또는 유틸리티만큼 중요하지 않지만 합성 데이터의 편향을 이해하면 기업이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
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AI 빌더와 데이터 과학자는 데이터베이스에서 데이터를 가져오거나 파일을 업로드하거나 IBM® watsonx.ai™에서 사용자 정의 데이터 스키마를 생성하여 합성 표 형식 데이터를 생성할 수 있습니다. 이 통계 기반 모델은 엣지 케이스와 더 큰 샘플 크기를 통해 AI 훈련 모델의 예측 정확도를 향상시키는 데 도움이 되는 데이터를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 이 데이터는 고객 데모 및 직원 교육 자료의 현실성을 향상시키는 데에도 사용될 수 있습니다.
Watsonx.ai는 기초 모델을 기반으로 하는 기계 학습 및 생성 AI를 위한 엔터프라이즈급 차세대 AI 스튜디오입니다. watsonx.ai 스튜디오를 통해 데이터 과학자, 애플리케이션 개발자 및 비즈니스 분석가를 포함한 AI 빌더는 기존 기계 학습과 새로운 생성 AI 기능을 모두 훈련, 검증, 조정 및 배포할 수 있습니다. Watsonx.ai는 AI 애플리케이션 개발에서 협업과 확장성을 촉진하도록 설계되었으며 하이브리드 클라우드 환경에 배포될 수 있습니다.
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