¿Pueden realmente sustituir por completo a los datos originales?

[Lotta-4912-yAPZ2S]

¡Hola a todos! Soy Lotta y he estado investigando sobre la generación sintética de datos.

Cada vez se habla más de cómo los datos sintéticos pueden ayudar a entrenar modelos de IA, realizar análisis sin comprometer la privacidad y solucionar problemas de acceso a datos reales. Pero me surge una duda: ¿pueden realmente sustituir por completo a los datos originales?

Por un lado, parecen una alternativa prometedora. Se pueden generar en grandes volúmenes, adaptarse a necesidades específicas y evitar problemas de privacidad. Pero, al mismo tiempo, su calidad depende mucho del modelo que los crea. Si estos datos no reflejan fielmente la realidad, ¿cómo podemos confiar en ellos para tomar decisiones importantes en sectores como la salud o las finanzas?

Además, hay otro problema: los datos sintéticos se basan en patrones aprendidos de datos reales. Si esos patrones contienen sesgos o errores, el modelo simplemente los replicará. Entonces, ¿realmente estamos avanzando hacia datos más justos y representativos, o solo estamos maquillando las mismas deficiencias de siempre?

¿Qué opináis? ¿Podemos depender totalmente de los datos sintéticos, o siempre necesitaremos los datos reales como referencia?
¡Os leo!

[Noelia-7191-fK9p5L]

¡Hola, Lotta!

Los datos sintéticos son muy útiles, pero será muy complicado que reemplazasen por completo a los datos reales ya que sirven para entrenar modelos de IA sin comprometer la privacidad de las personas y para generar grandes volúmenes de información, pero su calidad siempre dependerá del modelo que los crea. Si ese modelo tiene errores o sesgos, los datos sintéticos también los tendrán.
En temas importantes como la medicina o las finanzas, no podemos depender solo de datos sintéticos porque las decisiones que se tomen con ellos pueden afectar a personas de verdad. Lo mejor es usarlos como apoyo, pero siempre junto a datos reales y con revisiones para asegurarnos de que son fiables.

¿Vosotros qué pensáis? ¿Podemos fiarnos de ellos o siempre necesitaremos los datos reales?

[Jana-8371-MCl78N]

¡Hola Lotta!

Tienes razón, es una pregunta muy interesante y está muy bien formulada. Los datos sintéticos tienen un montón de potencial, especialmente en inteligencia artificial, ya que pueden ayudar a resolver problemas de privacidad y a cubrir la falta de datos. Sin embargo, creo que todavía no pueden reemplazar completamente a los datos reales.

Como mencionas, la calidad de estos datos depende totalmente de cómo sea el modelo que los genera. Si el modelo no entiende bien la complejidad del mundo real, podríamos acabar con datos sintéticos que no representen la realidad o, peor aún, que generen errores. En áreas críticas, especialmente en la salud, esto puede ser un gran riesgo porque tomar decisiones incorrectas podría tener consecuencias bastante graves.

Y en cuanto a los sesgos, ese es un gran reto. Si ya hay sesgos en los datos reales, un modelo generativo los aprenderá y los replicará, lo que significa que no estamos resolviendo el problema; simplemente lo estamos trasladando a otra forma. Por eso, en vez de pensar en los datos sintéticos como un sustituto de los datos reales, creo que deberíamos verlos como un complemento: pueden ser útiles para mejorar modelos y para llenar vacíos de datos, pero siempre deben ser controlados y contrastados con datos reales para validar su utilidad.

¿Qué piensas tú? ¿Has visto algún ejemplo donde los datos sintéticos hayan sobrepasado a los reales en términos de precisión o representatividad? ¡Me encantaría conocer tu opinión!

Gracias,
Jana