Agencies eye synthetic data to help train and test AI

Las agencias gubernamentales, en particular el Departamento de Seguridad Nacional, están buscando activamente proveedores para desarrollar soluciones de datos sintéticos que repliquen los patrones del mundo real mientras salvaguardan la privacidad. Esta iniciativa aborda el cuello de botella crítico donde la información sensible no puede ser compartida o utilizada debido a riesgos de seguridad, derechos civiles u operativos. Al aprovechar datos generados artificialmente, las agencias pueden entrenar modelos de aprendizaje automático y construir escenarios cibernéticos y físicos realistas sin exponer a las personas a daños, desbloqueando efectivamente la utilidad de datos que antes eran demasiado restrictivos para su aplicación práctica. La relevancia de los datos abiertos radica en el potencial de democratizar el acceso a conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad sin comprometer la privacidad individual. Las iniciativas tradicionales de datos abiertos a menudo luchan con la tensión entre la transparencia y la protección de la información personal sensible. Los datos sintéticos ofrecen una vía para mantener la apertura necesaria para la innovación y el rigor científico, cumpliendo con estrictos estándares éticos y legales. Este enfoque permite la creación de conjuntos de datos compartidos y estandarizados que pueden ser ampliamente difundidos y utilizados por diferentes organizaciones, fomentando la colaboración sin las barreras legales y éticas asociadas con datos crudos identificables. Sin embargo, la adopción generalizada sigue siendo obstaculizada por la falta de estándares universales, la variada madurez tecnológica y la insuficiencia de métodos de verificación de la calidad de los datos. Las agencias están actualmente solicitando comentarios públicos y propuestas de financiamiento para establecer mejores prácticas, definiciones formales y técnicas de validación para los datos sintéticos. Este esfuerzo colaborativo tiene como objetivo resolver las preocupaciones sobre la precisión y garantizar la equidad ética en su uso. En última instancia, definir marcos robustos para la generación de datos sintéticos permitirá que los sectores gubernamentales integren plenamente estas herramientas en sus ecosistemas de datos abiertos, asegurando que la accesibilidad de los datos no se logre a expensas de la seguridad o los derechos individuales.

Source: govexec.com
Published on 2024-01-09

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Datos Abiertos (Open data)

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