Тем временем рынок синтетических данных для ИИ набирает обороты. По данным «Ведомостей», к 2034 году мировой рынок синтетических данных будет расти более чем на 35% ежегодно
«Синтетика» помогает там, где не хватает реальных данных: защищает персональные данные, моделирует редкие и опасные сценарии, ускоряет обучение ИИ. И в России рынок тоже растет: например, модель Гигачат 3 Ultra на 40% обучена на синтетических данных — это больше, чем качественных русскоязычных текстов в открытом доступе.
Но есть и риски:
— «Коллапс модели» — ИИ, обучаясь на собственных данных, теряет связь с реальностью.
— Даже 5% синтетики в потоке могут снизить точность прогнозов.
— Правовая неопределённость и риски восстановления оригинальных данных.
Если говорить про стройку, то здесь и «живых» данных критически мало: строительные площадки уникальны, процессы хаотичны, аварии и дефекты случаются редко, чтобы на них можно было обучить ИИ. Синтетические данные могли бы закрыть эту брешь. Но именно в стройке цена ошибки максимальна: ИИ, обученный на «тренажере», может не заметить реальную угрозу на площадке.
