Применение синтетических данных может привести к снижению качества искусственного интеллекта по нескольким причинам:

• Сложность оценки качества. 1 Для каждого нового набора синтетических данных необходима подходящая процедура проверки качества. 1 При этом сложно обобщить и оценить качество синтетических данных для всех возможных вариантов использования. 1
• Зависимость качества модели от источника данных. 1 Качество синтетических данных тесно связано с качеством входных данных и моделью генерации. 1 Кроме того, человеческий фактор добавляет риски: данные создаются алгоритмом, а алгоритм — человеком, и любой просчёт может обесценить качество синтетических данных. 1
• Отсутствие отклонений. 1 Поскольку синтетические данные лишь имитируют реальные, они могут упускать редкие «выпады», которые есть в исходных данных. 1 Однако иногда эти нерегулярные отклонения от «нормы» могут быть самой важной частью данных. 1
• Возможность возникновения сценариев, которые не встречаются в реальной жизни. 2 Это связано с тем, что моделирование часто основывается на упрощениях и предположениях, которые могут не учитывать всех аспектов реальности. 2 Если генерация данных выполнена с недостаточной точностью, результаты могут ввести в заблуждение, формируя искажённые представления о системе. 2
• Воспроизведение предвзятости. 4 Синтетические данные могут воспроизводить исторические предубеждения, присутствующие в реальных данных, что может привести к проблемам со справедливостью в моделях ИИ. 4

Чтобы минимизировать риски, связанные с применением синтетических данных, необходимо тщательно проверять, фильтровать их и сопоставлять с реальной информацией. 5