为什么保护隐私的合成数据是企业的关键工具

7 月 11 日至 12 日在旧金山与高级管理人员一起了解领导者如何整合和优化 AI 投资以取得成功。 了解更多

我们出生的有形世界与我们创造的数字世界越来越同质化。将您最敏感的信息（如您的社会安全号码或银行详细信息）简单地锁在卧室壁橱的保险箱中的日子已经一去不复返了。现在，如果处理不当，私人数据可能会变得脆弱。

这就是我们今天面临的问题，职业黑客遍布，他们的全职工作是深入您的数据源并窃取您的身份、金钱或机密信息。

虽然数字化让我们取得了长足进步，但它也带来了新的隐私和安全问题，即使是对于不完全“真实”的数据也是如此。

事实上，为 AI 流程提供信息并简化工作流程的合成数据的出现是许多垂直领域的巨大飞跃。但合成数据与真实数据一样，并不像人们想象的那样普遍。

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参加我们于 7 月 11 日至 12 日在旧金山举行的会议，届时高级管理人员将讨论他们如何整合和优化 AI 投资以取得成功并避免常见的陷阱。

合成数据被认为由真实数据模型产生的信息组成。它是根据可以大量生成的真实数据进行的统计预测。它的主要应用是为 AI 技术提供信息，以便它们能够更有效地执行其功能。

与任何模型一样，AI 可以识别真实事件并根据历史数据生成数据。斐波那契数列是一个经典的数学模型，其中数列中的每个数字都加上数列中的前两个数字以得出下一个数字。例如，如果我给你序列“1,1,2,3,5,8”，训练有素的算法可以根据我设置的参数猜测序列中的下一个数字。

这实际上是一个简化的、抽象的合成数据示例。如果参数是后面的每个数字必须等于前两个数字的和，那么算法必须渲染“13、21、34”等等。最后一句数字是AI推导出来的综合数据。

企业可以收集有关其受众和客户的有限但强大的数据，并设置自己的参数来创建合成数据。这些数据可以为所有人工智能驱动的业务活动提供信息，例如改进销售技术和提高对产品功能请求的满意度。它甚至可以帮助工程师预测机器或程序中未来的故障。

合成数据有无数的应用，它们通常比它们所来自的真实数据更有用。

不完全是。与创建合成数据一样智能，它可以很容易地进行逆向工程，从用于制作它的现实世界样本中提取个人数据。不幸的是，这可能成为黑客寻找、操纵和收集样本用户个人信息所需的前门。

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