استعرضت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي «سدايا» أهمية البيانات المصطنعة في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على تعزيز الابتكار ومواجهة التحديات المتعلقة بجودة البيانات. جاء ذلك ضمن دراسة صادرة عنها بعنوان «البيانات المصطنعة: الفرص والتحديات وآليات الحوكمة»، التي سلطت الضوء على إمكانات هذه التقنية في التغلب على ندرة البيانات وخفض التكاليف المرتبطة بجمعها وتجهيزها.
معالجة ندرة البيانات وحماية الخصوصية
أوضحت الدراسة أن البيانات المصطنعة توفر مجموعات بيانات تحاكي الخصائص الإحصائية للبيانات الحقيقية، مما يدعم تدريب النماذج الذكية ويعزز كفاءتها، لا سيما في قطاعات مثل الرعاية الصحية والخدمات المالية التي تتعامل مع معلومات حساسة. وأكدت الدراسة أن هذه التقنية تسهم في تعزيز حماية الخصوصية وتسهيل مشاركة المعلومات، بالإضافة إلى الحد من التحيز الإحصائي من خلال تحسين تمثيل الفئات الأقل حضوراً في مجموعات البيانات.
أنواع البيانات المصطنعة ودورها في الحد من التحيز
استعرضت الدراسة ثلاثة أنواع رئيسية من البيانات المصطنعة: البيانات المصطنعة بالكامل، والجزئية، والهجينة. وأشارت إلى دور كل نوع في تحسين دقة النماذج الذكية، مع التركيز على قدرة هذه التقنية على تعزيز عدالة مخرجات أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال تقليل التحزيات الإحصائ إحصائية الت قد تنش عن التمثيل غير المكا في البيانات الحقيقية.
ضوابط فنية وتنظيمية وجودة البينات
أكدت الدراسة ضرورة تطبيق ضوابط فنية وتنظيمية للتحقق من جو ة البينات وموثوقيةا، وتقييم مخةر إعادة التعرف على هو ئية الأفراد والتحزيات الإحصائية. وحذرت من ضرورة التعامل بحذر مع جودة البينات المصنعة، خاصة في السياقات التي تتطلب دقة عالية.
خارطة طريق للتبني المسؤول
قدمت الدراسة خارطة طريق للتبني المس ؤول للبينات المصنعة، ترتكز ع حوكمة إدارة الم خاطر والشفافية، واتباع مصادر البينات. ودعت إلى تبن ممارسات مس ؤولة تضمن استخاداماً اًماً هذ ه التقنيات الناشئة، بما يدعم مس تهفات ر ؤية المملكة 2030 في مج الابتكار والتطوير التكنولوجي.
