Dati sintetici: l’energia rinnovabile dell’intelligenza artificiale

A differenza delle risorse tradizionali, però, i dati non si esauriscono: possono essere replicati, riutilizzati e trasformati, aumentando ulteriormente il loro valore. Questo, tuttavia, richiede un approccio strategico per garantirne qualità, diversità e – in maniera altrettanto importante – una gestione etica.

La generazione di dati sintetici: il nuovo paradigma dell’IA

Con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, emerge un nuovo paradigma: la generazione di dati sintetici. La possibilità di creare campioni completamente nuovi, realistici e liberi dai vincoli di privacy tipici dei dataset tradizionali, offre alle aziende un’opportunità senza precedenti per innovare e sperimentare in modo più sicuro e scalabile.

Questa capacità rappresenta un cambio di paradigma per aziende e ricercatori. Da un lato, riduce sensibilmente i costi e i rischi associati alla raccolta e condivisione di dati sensibili; dall’altro, accelera la fase di sviluppo di modelli avanzati di machine learning. In un contesto competitivo, l’accesso a dati sintetici di alta qualità può segnare la differenza tra essere un leader di settore o rimanere indietro.

I dati sintetici, energia rinnovabile del futuro digitale

La metafora “i dati sono il nuovo petrolio” è stata usata (e forse abusata) per sottolineare il valore strategico dei dati nel mondo moderno. Tuttavia, come ogni risorsa preziosa, anche il concetto di dati sta evolvendo. Se vogliamo estendere la metafora, potremmo dire che i dati sintetici rappresentano l’energia rinnovabile del futuro digitale. Ecco alcune riflessioni per arricchire il dibattito e renderlo più attuale:

Quando parliamo di dati come “petrolio”, pensiamo a una risorsa:

• Preziosa: chi li possiede può trarne un vantaggio competitivo
• Limitata e costosa: la raccolta, archiviazione e analisi richiedono risorse significative
• Da raffinare: come il petrolio grezzo, i dati devono essere processati (estratti, puliti e trasformati) prima di generare valore.

Ma, come anticipavo poco sopra, questa metafora non tiene conto di alcune differenze fondamentali:

• I dati non si consumano: a differenza del petrolio, i dati possono essere duplicati, riutilizzati e condivisi senza esaurirsi
• La privacy come fattore limitante: l’accesso ai dati reali è spesso vincolato da normative e questioni etiche, creando una scarsità artificiale

I dati sintetici superano molte delle limitazioni dei dati reali e, per questo, rappresentano un’evoluzione rispetto al concetto di “petrolio”.

Semplicemente perché:

• Sono generati artificialmente: non c’è bisogno di scavare nei “giacimenti” di dati reali; possono essere creati con modelli generativi specifici
• Infinite possibilità: i dati sintetici sono scalabili all’infinito e possono essere modellati per simulare scenari estremamente specifici o rari
• Rispetto della privacy: non contengono informazioni personali sensibili, riducendo i rischi legali ed etici
• Adattabilità: possono essere progettati per rispondere a esigenze specifiche, eliminando bias o riequilibrando dataset sbilanciati

I dati sintetici stanno ridefinendo le regole del gioco, trasformandosi in una vera e propria materia prima per l’innovazione e la crescita tecnologica.

Diventa molto interessante analizzare i principali vantaggi, le sfide da affrontare e i migliori casi d’uso di questo nuovo affascinante ambito.

Dati sintetici: origini e contesto storico

Già negli anni ’70 e ’80, in campi come la robotica e l’automazione industriale, si usavano dati generati da simulazioni per testare comportamenti di macchine in ambienti virtuali. In pratica, si creava una versione semplificata (o simulata) della realtà per ridurre costi ed evitare rischi in fase di ricerca.

Questi “dati sintetici” erano rudimentali rispetto a quelli di oggi, ma costituivano un primo approccio a ciò che oggi definiamo Synthetic Data.

GAN, cosa sono e come funzionano

Con l’evoluzione del deep learning, la capacità di creare dati sintetici realistici ha compiuto un salto di qualità, grazie all’introduzione di tecniche avanzate come le Generative Adversarial Networks (GAN). Proposte per la prima volta nel 2014 da Ian Goodfellow e il suo team, le GAN hanno rivoluzionato il campo della generazione di dati sintetici.

Le GAN funzionano attraverso l’interazione di due reti neurali:

• Il Generatore: crea nuovi dati sintetici, partendo da input casuali, tentando di imitare le caratteristiche del dataset reale.
• Il Discriminatore: valuta se i dati prodotti dal Generatore sono reali o sintetici.

Questa competizione, simile a un gioco tra “truffatore” (il Generatore) e “ispettore” (il Discriminatore), spinge il Generatore a migliorare progressivamente i suoi output. Il risultato è la possibilità di generare dati sintetici estremamente realistici, come immagini di volti, sequenze audio o frammenti di testo.

Ad esempio:

• Immagini: GAN possono generare volti umani realistici che non appartengono a nessuna persona reale
• Audio: alcuni sistemi GAN sono in grado di produrre file audio sintetici che riproducono voci o suoni naturali.

Altre tecniche avanzate disponibili oggi sono:

• I Variational Autoencoders (VAE) sono un tipo di rete neurale progettata per apprendere una rappresentazione compatta e continua dei dati, chiamata spazio latente, che può essere utilizzata per generare nuovi dati simili a quelli originali.
• I Diffusion Models sono una classe più recente di modelli generativi che producono dati sintetici utilizzando un processo graduale di aggiunta e rimozione di rumore. Sono stati introdotti come alternativa ai GAN e VAE per ottenere una qualità superiore, specialmente nella generazione di immagini.

Ogni tecnica disponibile è adatta a contesti diversi, a seconda delle esigenze di qualità, stabilità e velocità. In breve, si potrebbe dire che:

• GAN: sono ottime per generare dati realistici, ma richiedono training complesso e possono produrre artefatti
• VAE: sono facili da addestrare, generano dati realistici ma meno dettagliati rispetto alle GAN
• Diffusion Models: consentono massima qualità e realismo, ma a costo di una generazione più lenta

Queste tecnologie hanno reso possibile simulare dati di altissima qualità in molti ambiti, dal cinema (creazione di effetti speciali) alla medicina (creazione di immagini radiologiche sintetiche), inaugurando una nuova era nell’uso dei dati per l’IA.

Parallelamente, la potenza di calcolo (GPU e cloud computing) è cresciuta esponenzialmente, rendendo più accessibili modelli complessi che prima erano solo teoricamente possibili ma di difficile attuazione pratica.

L’introduzione di normative sulla privacy (come il GDPR in Europa) ha spinto molte aziende a cercare modi per utilizzare dati utili all’addestramento dei modelli senza esporre informazioni sensibili: i dati sintetici rispondono perfettamente a questo bisogno, accelerandone l’adozione.

Perché prima non era possibile generare dati sintetici

Senza una potenza di calcolo sufficiente e l’accesso a modelli avanzati come le GAN, i VAE e i Diffusion Models, la generazione di dati sintetici con un elevato livello di realismo era semplicemente impraticabile. Questi progressi tecnologici hanno reso possibile superare le limitazioni del passato, consentendo la creazione di dati non solo più realistici, ma anche più diversificati e utili per applicazioni avanzate.

Oltre a questo, anche solo dieci anni fa, la tecnologia del deep learning era agli albori e realizzare dataset sintetici sofisticati richiedeva risorse e competenze rare.

Le prime forme di “synthetic data” erano spesso troppo distanti dai dati reali, limitando l’efficacia nell’addestramento dei modelli o nell’analisi statistica mentre oggi, con architetture ben più sofisticate, si riescono a produrre immagini o sequenze testuali tanto realistiche da essere a volte indistinguibili da quelle reali.

In passato, molte aziende non avevano ancora colto pienamente il potenziale strategico di un approccio data-driven, basato sull’analisi e sull’uso dei dati per prendere decisioni informate, ottimizzare processi e generare valore.

Spesso, la raccolta dei dati veniva vista come un’attività operativa piuttosto che come un elemento chiave per l’innovazione o il vantaggio competitivo. Di conseguenza, mancava una cultura diffusa sull’importanza di investire in infrastrutture, strumenti analitici e tecnologie per sfruttare al meglio il patrimonio informativo disponibile.

Mitigare i rischi di privacy, sicurezza e bias

In diversi contesti e/o mercati, uno dei maggiori ostacoli nell’uso dei dati reali è la necessità di rispettare normative sempre più stringenti in materia di privacy (per fare due esempi: GDPR in Europa e CCPA in California). Le aziende che gestiscono grandi volumi di dati rischiano violazioni, sanzioni e, non ultimo, danni reputazionali.

In questo scenario i dati sintetici possono giocare un ruolo molto importante e strategico: la possibilità di costruire e lavorare con dataset generati artificialmente, in grado di mantenere le proprietà statistiche dei dati originali, ma che non contengono informazioni sensibili o direttamente riconducibili a individui specifici è un’opportunità molto interessante.

In questa maniera, le organizzazioni possono effettuare analisi approfondite, addestrare modelli di machine learning e perfino condividere dataset con partner esterni, riducendo drasticamente i rischi.

Le tecniche di generazione dei dati sintetici (dalle reti GAN alle tecniche di data augmentation) sono diverse e ciascuna può contribuire anche a tutelare la privacy degli utenti, aprendo nuovi scenari di collaborazione e innovazione tra imprese e settori diversi.

Ogni algoritmo di machine learning è tanto buono quanto lo sono i dati con cui è addestrato. Quando i dati di partenza riflettono pregiudizi sociali, geografici o culturali, anche il modello finale ne subisce le conseguenze. Nascono così algoritmi che non riconoscono correttamente determinati gruppi di persone o che producono stime non affidabili in determinati contesti.

Una potenziale soluzione consiste nel generare dati sintetici in grado di colmare le lacune nei dataset originari, offrendo rappresentazioni più bilanciate o persino simulazioni di scenari altrimenti rari o impossibili da reperire nel mondo reale.

In ogni caso, è fondamentale riconoscere (e sottolineare) che la qualità di questi dati dipende comunque dal modello generativo e, in ultima analisi, dai dati reali su cui è stato addestrato.

Dati sintetici vs. dati real-world: quali compromessi?

I dati sintetici trovano già applicazione con successo in molti ambiti, come l’addestramento di modelli di visione artificiale o la simulazione di scenari virtuali per testare veicoli autonomi. La sfida principale, però, è garantire che questi dati “artificiali” siano sufficientemente realistici da comportarsi come i dati reali. Solo così è possibile assicurare che i modelli, una volta utilizzati nel mondo reale, offrano le stesse prestazioni ottimali dimostrate in fase di test. In altre parole, la qualità e la fedeltà dei dati sintetici sono cruciali per il successo finale del sistema.

Un aspetto da non trascurare è la complessità dello scenario di interesse: più complessa è la realtà che si cerca di simulare, più difficile diventa generare dati sintetici di qualità.

Per ragionare su un esempio concreto, si pensi a un dataset sanitario con centinaia di variabili, tutte intrecciate tra loro. Riuscire a replicare fedelmente la distribuzione statistica e le correlazioni di ogni singolo campo non è certamente un’impresa banale.

Il modello Phi-4 di Microsoft

Il modello Phi-4 di Microsoft è stato addestrato utilizzando dati sintetici.

Phi-4 è un modello linguistico con 14 miliardi di parametri, sviluppato dalla divisione Microsoft Research con un’attenzione particolare alla qualità dei dati. A differenza della maggior parte dei modelli linguistici, che si basano principalmente su fonti di dati organici come contenuti testuali o codice di programmazione, Phi-4 utilizza strategicamente dati sintetici durante tutto il processo di addestramento.

Questa scelta (dataset sintetici di alta qualità) ha permesso a Phi-4 di ottenere prestazioni notevoli, superando in alcuni casi modelli più grandi in compiti di ragionamento complesso, specialmente in ambito matematico.

L’utilizzo di dati sintetici ha giocato un ruolo cruciale nel successo di Phi-4, dimostrando come l’attenzione alla qualità dei dati possa portare a miglioramenti significativi nelle capacità dei modelli linguistici.

Spesso, quando si parla di dati sintetici, si hanno in mente realtà futuristiche o sperimentali.

In verità, diverse aziende e organizzazioni stanno già sfruttando con successo queste tecnologie: dalla formazione di chatbot più empatici nel settore del customer service, alla creazione di dataset clinici anonimi che consentono ai ricercatori di studiare malattie rare, i dati sintetici si rivelano una risorsa preziosa e tangibile.

Aziende di eCommerce possono sfruttare dati sintetici per simulare pattern di acquisto di clienti fittizi, affinando strategie di upselling. Istituti bancari, grazie all’anonimizzazione e alla generazione di dati artificiali, possono condurre analisi su larga scala senza violare le normative sulla privacy. Sistemi di guida autonoma possono utilizzare ambienti di simulazione per testare i meccanismi di riconoscimento visivo e di decision-making invece di affidarsi unicamente a costose e pericolose prove su strada.

Aziende attive nella robotica industriale possono sfruttare modelli di simulazione per addestrare i robot a riconoscere oggetti o eseguire compiti complessi, come l’assemblaggio di componenti o la logistica in magazzino.

Startup e centri di ricerca medica sperimentano la creazione di immagini mediche per addestrare algoritmi di diagnosi senza mettere a rischio la privacy di pazienti reali.

Le possibili evoluzioni dei dati sintetici

L’evoluzione dei modelli generativi descritti sopra sta migliorando costantemente la qualità dei dati sintetici. Questo progresso, unito alla crescente attenzione verso la privacy e alla necessità di creare dataset diversificati e bilanciati, rende sempre più probabile che l’uso di dati sintetici diventi una pratica standard in settori come la finanza, le assicurazioni, la sanità e il marketing.

Un’area particolarmente promettente è quella dei digital twins (gemelli digitali): la possibilità di creare ambienti virtuali ultra-realistici permetterà di testare e perfezionare nuovi prodotti e servizi in una sorta di “laboratorio virtuale” prima di passare alla produzione reale. Questa applicazione apre prospettive straordinarie per l’innovazione e l’efficienza nei processi aziendali.

Il tema dei dati sintetici è emerso gradualmente con l’evoluzione del machine learning e, soprattutto, con il salto di qualità portato dalle reti neurali generative.

Se in origine i dati sintetici erano un ambito di nicchia, utilizzati principalmente per simulazioni robotiche o dataset altamente specializzati, oggi questa tecnologia si è ampiamente democratizzata. Sta rapidamente diventando un pilastro fondamentale per aziende e organizzazioni di ogni settore, grazie alla sua capacità di rispondere a esigenze sempre più complesse in modo efficace e scalabile.

In passato mancavano tecnologie avanzate e risorse computazionali sufficientemente potenti ed economiche per generare dati sintetici credibili e realmente utili.

I prossimi step

La strada è stata sicuramente aperta dai pionieri della guida autonoma, della robotica e della simulazione. Successivamente, settori più tradizionali come la finanza e la sanità, con una forte attenzione alla privacy e alla sicurezza, hanno iniziato ad adottare queste tecnologie. Oggi, però, queste possibilità sono alla portata di tutti, offrendo a molte organizzazioni l’opportunità di sfruttare appieno il potenziale dei dati sintetici.

Con l’avvento di algoritmi sempre più potenti e di infrastrutture cloud accessibili a basso costo, i dati sintetici si trovano al centro di una traiettoria di sviluppo entusiasmante, dove innovazione tecnologica e rispetto della privacy possono finalmente coesistere.

Dalle fondamenta teoriche alle applicazioni pratiche, i dati sintetici offrono nuove opportunità per aziende, mercati e progetti di ricerca, concentrandosi su tre aspetti cruciali: tutela della privacy, riduzione del bias e accelerazione dello sviluppo.