Mentionsy
MIT Sloan Management Review Polska
MIT Sloan Management Review Polska
11.09.2025 13:00

Podcast MIT SMRP. Prawdziwa rewolucja: sztuczne dane dla sztucznej inteligencji

Firmy od lat zmagają się z problemem niedoboru danych lub ich niskiej jakości. Jednocześnie rosną wymagania dotyczące ochrony prywatności oraz konieczność testowania rzadkich, trudnych do przewidzenia zjawisk. Odpowiedzią na te wyzwania stają się dane syntetyczne – sztucznie generowane zbiory, które wiernie odzwierciedlają statystyczne zależności w danych rzeczywistych, ale nie zawierają wrażliwych rekordów. Wysłuchaj podcastu MIT Sloan Management Review Polska, w którym Artur Skalski wyjaśnia m.in.: • Dlaczego dane syntetyczne mogą być kluczowym zasobem dla firm w erze cyfrowej? • Jak wspierają ochronę prywatności i ograniczają ryzyka prawne? • W jaki sposób umożliwiają testowanie rzadkich zjawisk, takich jak fraudy? • Czym są cyfrowe bliźniaki i jak dane syntetyczne pomagają w ich tworzeniu? Special Guest: Artur Skalski.

MIT AI AC Epic Games Georgia Pacific Paulina Kostro Artur Skalski Paulina Arturze

Szukaj w treści odcinka

Wyczyść
Znaleziono 7 wyników dla "MIT"

Witaj w podcaście MIT Sloan Management Review Polska.

wyceniony w postaci kosztów zarządzania tymi danymi, wyceniony w postaci kosztów związanych z ryzykiem, związanym z wykorzystaniem tych danych i wyceniony w postaci potencjalnych przychodów z tego, że można te dane monetyzować, wykorzystywać, no to dane syntetyczne zdecydowanie w tych dwóch obszarach, czyli mitygacja ryzyk i podniesienie wartości zasobu, jakim są dane, są w stanie pomóc.

dane syntetyczne mitują ryzyko związane z użyciem danych i podnoszą wartość danych.

To jest, wydaje mi się, zagrożenie, jakie istnieje i na które trzeba by pewnie zwracać uwagę, ale z drugiej strony jest to też zagrożenie, które w jakiś sposób jest możliwe do zmitygowania.

Jakby mitygujemy zagrożenie, że powiedzmy gdzieś tam te dane mogłyby w jakiś sposób być użyte w nieodpowiedni sposób.

No i możemy jakby te dane w jakiś sposób chociażby na przykład właśnie wykorzystać dane syntetyczne, dlatego że one będą miały te same jakby zależności statystyczne między sobą, więc on się dobrze nauczy, a z drugiej strony będą mitykowały to ryzyko ujawnienia pewnych informacji prywatnych do procesu uczenia, których na przykład nie chcielibyśmy.

To był podcast MIT Sloan Management Review Polska.

Ostatnie odcinki