投稿|人工智能，“抛弃”真实数据集？( 二 )
去年底，Gartner 发布了 2022 年重要战略技术趋势，将生成式 AI 称为是“最引人注目和最强大的人工智能技术之一” 。
据 Gartner 预测，预计到 2025 年，生成式 AI 将占所有生成数据的 10%，而目前这一比例还不到 1% 。
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图｜Gartner 2022 年重要战略技术趋势（来源：Gartner 官网）
2020 年，生成式 AI 作为一个新增技术热点，在 Gartner 发布的“Hype Cycle for Artificial Intelligence，2020”中首次被提出 。
在最新的“Hype Cycle for Artificial Intelligence，2021”报告中，生成式 AI 作为 2-5 年即可成熟的技术出现 。
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【投稿|人工智能，“抛弃”真实数据集？】（来源：Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021）
生成式 AI 的突破在于，它可以从现有数据（图像、文本等）中学习，并生成全新、相似的原始数据 。也就是说，它不仅可以做出判断，还能够进行创造，可以用于自动编程、药物开发、视觉艺术、社交、商业服务等 。
但是，生成式 AI 也会被滥用于诈骗、欺诈、政治造谣、伪造身份等，比如经常产生各种负面新闻的 Deepfake 。
那么问题来了，如果我们有足够好的生成模型，还需要真实的数据集吗？
原文链接：
- https://openreview.net/pdf?id=qhAeZjs7dCL
- https://news.mit.edu/2022/synthetic-datasets-ai-image-classification-0315
- https://www.gartner.com/en/documents/4004183
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