Opinión sobre la generación sintetica de datos

[Oier-1866-TcOo0X]

Ya he acabado mi trabajo sobre la generación sintetica de datos, y para finiquitarlo todo me gustaria que algun que otro miembro de este maravilloso foro diera su opinion para contrastar diferentes opiniones sobre un mismo tema.

[Miguel-0264-3Zbk6B]

Buenas tardes,

La verdad que a falta de una pregunta clara estoy un poco en blanco respecto a que responder, sobre todo en un tema tan amplio como la generación sintéticas de datos. Como no se que el lo que te gustaría saber, supongo que lo mejor sería responder enfocándome en lo general.

1. Posibilidades de los datos sintéticos: Los datos sintéticos, al menos en lo que mi trabajo se ha enfocado, son muy utiles para el Machine Learning, el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Estos datos son casi necesarios porque hacer que un sistema como los GANs (Redes Generativas Antagónicas) aprenda a crear cosas partiendo de la nada, es una tarea que requiere un volumen de muestras gigantesco, ya que no se le puede explicar al discriminador como es lo que tiene que aprender a reconocer, si no que debe aprender a reconocerlo por si mismo con una muestra de, por ejemplo, imágenes. Los datos sintéticos permiten aumentar muchísimo el volumen de datos que pueden utilizarse para el Machine Learning, sobre todo a pequeña escala, donde la cantidad de información suele ser escasa y poco representativa de la realidad general.

2. Problemas a resolver con los datos sintéticos: Me voy a limitar a hablar de un solo problema, ya que es en el que me he centrado en mi investigación, la creación de sesgos. Cuando los datos no son lo suficientemente representativos de la realidad o la información que presentan es sesgada, los modelos de Machine Learning se entrenan mal.

Sinceramente no se si esta es la información que estas buscando, ya que es muy poco específica y habiendo terminado tu trabajo esto ya lo sabrás. En cualquier caso, los datos sintéticos, en mi opinión, son una rama muy compleja que debe ser cuidada y modificada con mucho cuidado para no poner en riesgo la fiabilidad de nuestros datos.

Me alegro de que hayas terminado tu trabajo, ¿lo has terminado del todo? si todavía te falta algo, por poco que sea, te deseo mucha suerte.
Un saludo, Miguel.

[Noa-4125-N8MJ3Y]

Buenas noches,
Si prefieres, como Miguel ya cubrió las bases de las posibilidades, desventajas y amenazas de los datos sintéticos, me gustaría plantear algunas cuestiones éticas que, en mi opinión, son bastante relevantes en este tema, sobre todo en el área de la medicina:
- Accesibilidad y equidad: El uso de estas tecnologías en un mundo cada vez más globalizado pone en cuestión si realmente estas herramientas estarán al alcance de todos, o si solo los mejores postores podrán beneficiarse de ellas.
- Disponibilidad en sistemas sanitarios públicos: Si estas tecnologías se implementan en sistemas de salud públicos, ¿serán accesibles para toda la población? Esto es importante porque, en muchos casos, las tecnologías más avanzadas no llegan a los sectores más vulnerables debido a restricciones presupuestarias.
- Sesgos: El riesgo de perpetuar o amplificar sesgos previos siempre está presente en relación con la creación y uso de datos sintéticos, lo que compone su mayor desventaja. En resultado, esto afecta la efectividad y precisión de los diagnósticos, predicciones, simulaciones, etc.
- Privacidad y seguridad: Aunque uno de los grandes beneficios de los datos sintéticos en mantener la confidencialidad de los datos clínicos de un paciente, siempre existe la posibilidad de que, indirectamente o directamente, se puedan identificar patrones que la violen.
- Responsabilidad y toma de decisiones: Un tema clave es saber quién es responsable de un modelo basado en datos sintéticos en caso de que falle o cometa un error médico, lo cual es muy probable a las alturas en las que nos encontramos con esta tecnologia. Esto levanta la polémica de hasta qué punto deberíamos depender en la autonomía de las máquinas y la responsabilidad humana, en cuyo dilema es imprescindible siempre ir a lo seguro (que es que detrás de las máquinas siempre hayan profesionales que comprueben la información) pues se trata de vidas que pueden verse afectadas.

Espero que esto te haya sido de ayuda,
Un saludo,
Noa

[Jana-8371-MCl78N]

¡Qué bien que ya hayas terminado tu trabajo!
La generación sintética de datos es un tema realmente fascinante y una herramienta muy útil, especialmente en el campo de la inteligencia artificial y el análisis de datos. Nos permite entrenar modelos sin tener que depender de datos reales, lo cual es fundamental cuando surgen problemas de privacidad o cuando la información es escasa.

También puede ser una buena manera de reducir sesgos en los datos, aunque hay que tener cuidado, porque si el modelo que los genera ya tiene sesgos, esos se van a replicar. En general, creo que esta tecnología tiene un gran potencial, pero es importante usarla con sentido común para asegurarnos de que realmente aporta valor y no introduce nuevos problemas.

Estoy segura de que habrá opiniones muy interesantes sobre este tema.