Dữ liệu tổng hợp (Synthetic Data) ngày càng trở thành một phần quan trọng trong các ứng dụng học máy và trí tuệ nhân tạo (AI). Khác với dữ liệu thực tế được thu thập từ các sự kiện thực tế, dữ liệu tổng hợp được tạo ra nhân tạo, giữ nguyên các đặc tính quan trọng mà không làm lộ thông tin nhạy cảm.
Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ về Synthetic Data là gì, tầm quan trọng, các phương pháp tạo ra và ứng dụng thực tế của Synthetic Data trong nhiều lĩnh vực, từ y tế đến tài chính, học máy và sản xuất. Đọc ngay!
Synthetic Data là gì?
Synthetic Data (Dữ liệu tổng hợp) là loại dữ liệu được tạo ra một cách nhân tạo bởi các thuật toán hoặc mô hình máy tính, chứ không phải được thu thập trực tiếp từ các sự kiện, tương tác hay đối tượng trong thế giới thực.
Điểm cốt lõi là nguồn gốc của Synthetic Data hoàn toàn là nhân tạo. Nó không chứa thông tin trực tiếp, nguyên bản về bất kỳ cá nhân hay sự kiện có thật nào, do đó về lý thuyết có thể cung cấp mức độ bảo vệ quyền riêng tư cao.
Mặc dù được tạo ra nhân tạo, mục tiêu chính của việc tạo Synthetic Data thường là để mô phỏng (mimic) lại các đặc tính thống kê, cấu trúc và các mẫu (patterns) quan trọng của một tập dữ liệu thực tế (Real Data) tương ứng mà nó đại diện hoặc thay thế.
Tầm quan trọng của Synthetic Data
Hiện nay, Synthetic Data (Dữ liệu tổng hợp) đang ngày càng khẳng định tầm quan trọng chiến lược trong lĩnh vực học máy (Machine Learning – ML) và Trí tuệ nhân tạo (AI).
Sự gia tăng vai trò này được thúc đẩy bởi nhu cầu dữ liệu khổng lồ của các mô hình AI tiên tiến, các quy định ngày càng nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu, và khả năng thúc đẩy sự đổi mới.
Giải quyết bài toán Quyền riêng tư và Bảo mật
Trong bối cảnh các quy định bảo vệ dữ liệu như GDPR (Quy định chung về bảo vệ dữ liệu của EU) và các luật tương tự ngày càng được thực thi chặt chẽ, việc sử dụng dữ liệu thực tế chứa thông tin nhạy cảm trở nên phức tạp và rủi ro hơn.
Synthetic Data nổi lên như một giải pháp mạnh mẽ. Nó cho phép các tổ chức, đặc biệt trong các ngành như y tế, tài chính, bảo hiểm, có thể huấn luyện các mô hình AI, thử nghiệm sản phẩm, hoặc chia sẻ thông tin phân tích mà không làm lộ dữ liệu nhận dạng cá nhân (PII) của người dùng.
Việc sử dụng dữ liệu tổng hợp giúp các công ty vừa khai thác được giá trị từ dữ liệu, vừa đảm bảo tuân thủ các yêu cầu pháp lý khắt khe về quyền riêng tư, giảm thiểu rủi ro pháp lý và thiệt hại về uy tín một cách hiệu quả.
Đáp ứng nhu cầu dữ liệu khổng lồ của AI
Các mô hình AI hiện đại, đặc biệt là các mô hình Deep Learning với hàng tỷ tham số, đòi hỏi một lượng dữ liệu huấn luyện cực kỳ lớn và đa dạng để có thể học hỏi hiệu quả và đạt được hiệu suất cao. Dữ liệu thực tế thường không đủ về số lượng hoặc chất lượng.
Synthetic Data giúp giải quyết vấn đề khan hiếm này bằng cách tạo ra khối lượng lớn dữ liệu huấn luyện bổ sung hoặc thay thế một phần dữ liệu thực. Nó đặc biệt hữu ích trong việc tạo ra các mẫu cho những lớp dữ liệu hiếm gặp (imbalanced data) để mô hình học cân bằng hơn.
Nó cũng cho phép tạo ra dữ liệu cho các kịch bản hoặc trường hợp biên (edge cases) hiếm khi xảy ra trong thực tế, giúp mô hình AI trở nên bền vững (robust) hơn khi đối mặt với các tình huống bất thường trong thế giới thực.
Thúc đẩy Kiểm thử và Mô phỏng hiệu quả
Synthetic Data là một nguồn tài nguyên vô giá cho việc kiểm thử phần mềm (software testing). Nó cho phép tạo ra các bộ dữ liệu kiểm thử lớn, đa dạng, bao gồm cả dữ liệu không hợp lệ hoặc các trường hợp cực đoan để đánh giá giới hạn và độ bền của hệ thống.
Trong các lĩnh vực phức tạp như phát triển xe tự hành, Synthetic Data được sử dụng để tạo ra các môi trường mô phỏng (simulation) cực kỳ chi tiết và đa dạng. Điều này cho phép huấn luyện và kiểm thử các thuật toán lái xe trong hàng triệu kịch bản khác nhau một cách an toàn và tiết kiệm chi phí.
Tăng tốc độ Đổi mới và Nghiên cứu
Khả năng tạo ra dữ liệu theo yêu cầu giúp các nhà nghiên cứu và kỹ sư AI rút ngắn đáng kể thời gian phát triển. Họ có thể nhanh chóng tạo dữ liệu để thử nghiệm các ý tưởng mới, huấn luyện các nguyên mẫu (prototypes) mà không cần chờ đợi quá trình thu thập và gán nhãn dữ liệu thực kéo dài.
Synthetic Data cũng góp phần “dân chủ hóa” việc tiếp cận và phát triển AI. Nó cho phép các tổ chức nhỏ hơn, các startup, hoặc các nhà nghiên cứu ở những nơi không có nguồn dữ liệu lớn vẫn có thể xây dựng và huấn luyện các mô hình AI tiên tiến, thúc đẩy sự cạnh tranh và đổi mới.
Synthetic Data không chỉ là một giải pháp kỹ thuật mà còn là một yếu tố chiến lược, giúp giải quyết các thách thức về dữ liệu, bảo mật và thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của Trí tuệ nhân tạo.
Synthetic Data được tạo ra như thế nào?
Việc hiểu rõ bản chất dữ liệu tổng hợp đòi hỏi bạn phải biết các nguyên tắc chính được sử dụng để tạo ra nó. Các cách tiếp cận cơ bản bao gồm những phương pháp sau:
Phương pháp phân phối thống kê
Cách tiếp cận này bắt đầu bằng việc phân tích dữ liệu thực nhằm xác định các dạng phân phối thống kê chính (ví dụ: chuẩn, chi bình phương, mũ). Sau đó, các chuyên gia dựa vào những phân phối này để sinh ra các mẫu dữ liệu nhân tạo có cùng đặc tính thống kê.
Phương pháp dựa trên mô hình
Với phương pháp này, các nhà khoa học xây dựng một mô hình học máy được huấn luyện để nắm bắt và sao chép các đặc tính của dữ liệu gốc. Khi huấn luyện xong, mô hình này có thể sinh dữ liệu nhân tạo mới mà vẫn giữ được phân phối thống kê tương tự bản gốc. Nó đặc biệt phù hợp khi cần tạo dữ liệu hỗn hợp, kết hợp yếu tố thực tế và tổng hợp.
Phương pháp học sâu
Học sâu (Deep Learning) mang lại bước tiến vượt bậc cho việc tạo dữ liệu tổng hợp, nhất là với các dạng phức tạp như ảnh, âm thanh hay chuỗi thời gian. Các công nghệ tiên tiến như GANs (Mạng đối nghịch tạo sinh) hay VAEs (Bộ mã hóa tự động biến đổi) cho phép tạo ra dữ liệu nhân tạo với chất lượng ngày càng cao.
Các loại Synthetic Data phổ biến hiện nay
Hiện nay (năm 2025), dữ liệu tổng hợp (Synthetic Data) có thể được phân loại theo nhiều cách khác nhau, tùy thuộc vào tiêu chí. Một cách phân loại hữu ích dựa trên mức độ thay thế dữ liệu thực tế và mối quan hệ với dữ liệu gốc, bao gồm dữ liệu tổng hợp hoàn toàn, dữ liệu hỗn hợp và dữ liệu tổng hợp một phần.
1. Dữ liệu tổng hợp hoàn toàn (Fully Synthetic Data)
Dữ liệu tổng hợp hoàn toàn là loại dữ liệu được tạo ra mới 100% bằng thuật toán hoặc mô hình, không chứa bất kỳ bản ghi (records) hay giá trị nào trực tiếp từ tập dữ liệu thực tế gốc. Nó chỉ giữ lại các đặc tính thống kê và cấu trúc tổng thể.
Loại dữ liệu này thường được tạo ra bởi các mô hình sinh (Generative Models) như GANs, VAEs hoặc các mô hình thống kê phức tạp đã được huấn luyện trên dữ liệu thực. Nó cung cấp mức độ bảo vệ quyền riêng tư (privacy protection) cao nhất vì không có liên kết trực tiếp nào với dữ liệu gốc.
Dữ liệu tổng hợp hoàn toàn thường được ưu tiên sử dụng trong các trường hợp yêu cầu bảo mật tối đa, cần chia sẻ dữ liệu rộng rãi mà không lo ngại rò rỉ thông tin nhạy cảm, hoặc khi muốn tạo ra một môi trường mô phỏng độc lập hoàn toàn.
2. Dữ liệu hỗn hợp (Hybrid Synthetic Data)
Dữ liệu hỗn hợp là tập dữ liệu kết hợp giữa các bản ghi dữ liệu thực tế gốc và các bản ghi dữ liệu được tạo ra hoàn toàn tổng hợp (fully synthetic). Tỷ lệ giữa hai loại bản ghi này có thể thay đổi tùy theo mục đích sử dụng cụ thể.
Mục đích chính của việc tạo dữ liệu hỗn hợp thường là để tăng cường hoặc bổ sung cho tập dữ liệu gốc. Ví dụ, khi tập dữ liệu thực tế bị mất cân bằng (imbalanced), người ta có thể tạo thêm các bản ghi tổng hợp cho lớp thiểu số và trộn chúng vào dữ liệu gốc.
Cách tiếp cận này giúp tăng kích thước hiệu dụng của tập dữ liệu và cải thiện sự cân bằng lớp, nhưng mức độ bảo vệ quyền riêng tư sẽ thấp hơn so với dữ liệu tổng hợp hoàn toàn vì vẫn chứa các bản ghi thực tế gốc.
3. Dữ liệu tổng hợp một phần (Partially Synthetic Data)
Dữ liệu tổng hợp một phần là tập dữ liệu mà chỉ một số cột (variables) hoặc thuộc tính (attributes) nhất định trong bộ dữ liệu gốc được thay thế bằng các giá trị tổng hợp, trong khi các cột còn lại vẫn giữ nguyên giá trị thực tế.
Phương pháp này thường được áp dụng khi chỉ cần bảo vệ một số thông tin nhạy cảm cụ thể (ví dụ: tên, địa chỉ, số thẻ tín dụng) mà vẫn muốn giữ lại tối đa tính hữu dụng (utility) và các mối quan hệ phức tạp từ các thuộc tính không nhạy cảm khác của dữ liệu gốc.
Các kỹ thuật tạo Synthetic Data dựa trên Machine Learning
Ngày nay, việc tạo Synthetic Data thường dựa vào các mô hình Machine Learning tiên tiến, cụ thể là các kỹ thuật như sau:
Generative Pre-trained Transformer (GPT)
Trong số các phương pháp tạo Synthetic Data, GPT (Generative Pre-trained Transformer) là một khái niệm nổi bật. Đây là công nghệ hàng đầu cho việc tạo dữ liệu tổng hợp văn bản trong ngành xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), được huấn luyện trên kho dữ liệu khổng lồ để học cách tái tạo cấu trúc và ngữ nghĩa ngôn ngữ.
Mô hình GPT tạo văn bản tổng hợp bằng cách nhận một ‘prompt’ (văn bản mồi) và dự đoán tuần tự các từ tiếp theo dựa trên xác suất đã học, hình thành chuỗi văn bản mới. Khả năng tạo văn bản tự nhiên giúp GPT được ứng dụng trong sáng tạo nội dung, chatbot và nhiều nhiệm vụ NLP khác.
Generative Adversarial Networks (GANs)
Mạng đối nghịch tạo sinh (GANs) bao gồm hai mạng nơ-ron cạnh tranh: mạng sinh (generator) cố gắng tạo dữ liệu giả và mạng phân biệt (discriminator) cố gắng phân biệt dữ liệu giả đó với dữ liệu thật. Chúng được huấn luyện đối nghịch lẫn nhau.
Trong quá trình huấn luyện, hai mạng này liên tục cải thiện: mạng sinh học cách tạo dữ liệu ngày càng thuyết phục, còn mạng phân biệt trở nên tinh tường hơn trong việc phát hiện giả mạo. Kết quả là dữ liệu tổng hợp đạt chất lượng cao, gần giống dữ liệu thực.
Variational Autoencoders (VAEs)
Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAEs) hoạt động bằng cách nén dữ liệu đầu vào vào một không gian ẩn (latent space) có số chiều thấp hơn thông qua bộ mã hóa (encoder), rồi dùng bộ giải mã (decoder) để tái tạo lại dữ liệu từ không gian ẩn đó.
Điểm đặc biệt là VAEs sử dụng phương pháp xác suất trong không gian ẩn, đảm bảo dữ liệu tái tạo giữ được tính tương đồng về mặt phân phối xác suất với dữ liệu gốc và duy trì các biến thể quan trọng. Do đó, VAEs rất thích hợp để tạo dữ liệu đa dạng như ảnh hay các cấu trúc phức tạp.
Những hạn chế của Data Synthetic nên biết
Mặc dù dữ liệu tổng hợp mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng có một số hạn chế cần lưu ý:
- Chất lượng: Chất lượng của dữ liệu tổng hợp phụ thuộc vào các thuật toán sử dụng để tạo ra nó. Nếu thuật toán không chính xác trong việc nắm bắt phân phối cơ bản của dữ liệu thực tế, dữ liệu tổng hợp có thể không đại diện đúng.
- Thiên lệch: Dữ liệu tổng hợp được tạo ra dựa trên các giả định, thuật toán hoặc mô hình nhất định. Nếu các giả định này có sự thiên lệch hoặc không phản ánh đúng các tình huống thực tế, dữ liệu tổng hợp sẽ mang theo những thiên lệch đó.
- Khó khăn trong việc nắm bắt các sự kiện hiếm: Các sự kiện hiếm gặp hoặc điểm ngoại lệ trong dữ liệu thực có thể không được dữ liệu tổng hợp ghi nhận đầy đủ. Việc tạo ra dữ liệu tổng hợp phản ánh chính xác các sự kiện cực kỳ hiếm hoặc ngoại lệ là một thách thức.
- Phức tạp: Việc tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao có thể là một quá trình phức tạp, yêu cầu kiến thức sâu về kỹ thuật học máy và tài nguyên tính toán đáng kể.
Ứng dụng của Data Synthetic trong thực tế
Dữ liệu tổng hợp có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau:
- Xe tự lái: Các công ty như Waymo và Tesla sử dụng dữ liệu tổng hợp để huấn luyện các thuật toán lái xe tự động. Họ tạo ra các môi trường ảo mô phỏng các tình huống thực tế, giúp thuật toán học cách phản ứng trong các tình huống khác nhau mà không cần phải thử nghiệm trong thế giới thực.
- Y tế: Dữ liệu tổng hợp được sử dụng để tạo ra hồ sơ sức khỏe phục vụ cho mục đích nghiên cứu. Điều này giúp các nhà nghiên cứu làm việc với dữ liệu giữ nguyên các đặc tính thống kê của dữ liệu thật mà không vi phạm quyền riêng tư của bệnh nhân. Ví dụ, dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh thực tế về các cơ quan hoặc mô, từ đó huấn luyện các thuật toán nhận diện mẫu và phát hiện bất thường trong hình ảnh bệnh nhân thực tế.
- Tài chính: Dữ liệu tổng hợp được sử dụng để mô phỏng thị trường tài chính, giúp kiểm tra các chiến lược giao dịch và mô hình rủi ro mà không cần dữ liệu thị trường thực tế. Ví dụ, trong mô hình rủi ro tín dụng, dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để mô phỏng các đặc điểm và hành vi tín dụng của người vay, giúp các tổ chức tín dụng kiểm tra và hoàn thiện mô hình rủi ro tín dụng mà không làm lộ thông tin khách hàng nhạy cảm.
- Học máy: Một cách để cải thiện hiệu suất và độ chính xác của các mô hình học máy là sử dụng dữ liệu tổng hợp. Điều này có thể giúp giải quyết các vấn đề như dữ liệu không cân bằng và giảm thiểu sự thiên lệch trong các bộ dữ liệu hiện có.
- Ô tô và Robot: Dữ liệu tổng hợp được sử dụng để tạo ra các môi trường mô phỏng cho việc huấn luyện robot, phần mềm xe tự lái, và thậm chí thử nghiệm các công nghệ an toàn và ngăn ngừa va chạm.
- An ninh mạng và Infosec: Sử dụng dữ liệu tổng hợp để huấn luyện các mô hình học máy, giúp phát hiện các sự kiện hiếm như gian lận và tấn công mạng.
- Giáo dục: Sử dụng dữ liệu tổng hợp như hồ sơ học sinh, kết quả thi, và dữ liệu đăng ký khóa học để thử nghiệm phần mềm giáo dục và hệ thống phân tích mà không làm lộ thông tin cá nhân của học sinh.
- Dịch vụ tài chính: Tạo ra dữ liệu tổng hợp dạng chuỗi thời gian để cho phép chia sẻ dữ liệu mà không vi phạm quyền riêng tư của khách hàng, đồng thời tạo ra các ví dụ về sự kiện hiếm và bất thường để huấn luyện các thuật toán.
- Game và Metaverse: Sử dụng dữ liệu tổng hợp để thu thập và nghiên cứu các dạng dữ liệu người dùng mới như sinh trắc học, nhịp tim và chuyển động mắt.
- Dữ liệu không gian địa lý: Sử dụng dữ liệu tổng hợp như điểm dữ liệu địa lý, tuyến đường và thông tin bản đồ để thử nghiệm hệ thống điều hướng và các dịch vụ dựa trên vị trí.
- Sản xuất: Dữ liệu tổng hợp được sử dụng để mô phỏng các hoạt động chuỗi cung ứng phức tạp và dự đoán nơi có thể xảy ra sự cố. Dữ liệu tổng hợp trong sản xuất có thể được áp dụng để thử nghiệm và tối ưu hóa quy trình sản xuất và các thuật toán bảo trì dự đoán.
Dữ liệu tổng hợp mang đến nhiều ứng dụng hữu ích và giúp cải thiện các mô hình học máy, tăng tính bảo mật và giảm thiểu rủi ro khi làm việc với dữ liệu thực tế.
Synthetic Data không chỉ là một công cụ kỹ thuật hữu ích mà còn là một yếu tố chiến lược quan trọng giúp giải quyết các vấn đề về bảo mật, quyền riêng tư và đáp ứng nhu cầu dữ liệu khổng lồ cho các mô hình AI hiện đại.
Bằng cách sử dụng các phương pháp tiên tiến như GANs, VAEs hay GPT, dữ liệu tổng hợp giúp tăng cường khả năng mô phỏng và kiểm thử trong nhiều lĩnh vực, từ ô tô tự lái đến các nghiên cứu khoa học.
Khi triển khai các mô hình học máy hoặc làm việc với Synthetic Data, việc lựa chọn cơ sở hạ tầng lưu trữ là rất quan trọng. Dịch vụ thuê VPS chất lượng cấu hình mạnh của InterData cung cấp phần cứng thế hệ mới với CPU AMD EPYC và Intel Xeon Platinum, SSD NVMe U.2, giúp bạn tối ưu hóa chi phí mà vẫn đảm bảo hiệu suất cao cho các tác vụ dữ liệu lớn.
Nếu bạn cần một giải pháp mạnh mẽ và linh hoạt hơn, thuê Cloud Server Việt Nam tốc độ cao tại InterData là sự lựa chọn lý tưởng. Với cấu hình mạnh mẽ, dung lượng tối ưu và băng thông cao, dịch vụ này hỗ trợ các mô hình học máy và ứng dụng AI với tốc độ ổn định, phù hợp với mọi nhu cầu xử lý dữ liệu quy mô lớn.
Liên hệ với InterData để được tư vấn dịch vụ!
INTERDATA
- Website: Interdata.vn
- Hotline: 1900-636822
- Email: [email protected]
- VPĐD: 240 Nguyễn Đình Chính, P.11. Q. Phú Nhuận, TP. Hồ Chí Minh
- VPGD: Số 211 Đường số 5, KĐT Lakeview City, P. An Phú, TP. Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh
