Ini adalah postingan yang diterjemahkan oleh AI.
Data Sintetis: Mesin Menjadi Konsumen
- Bahasa penulisan: Bahasa Korea
- •
-
Negara referensi: Semua negara
- •
- TI
0000-00-00 00:00:00
Pilih Bahasa
Teks yang dirangkum oleh AI durumis
- Layanan Synthetic Users yang diluncurkan pada Februari lalu adalah layanan riset pengguna yang menggunakan konsumen virtual. Layanan ini memberikan efektivitas biaya yang lebih besar dibandingkan dengan riset yang melibatkan manusia sungguhan, tetapi muncul kekhawatiran bahwa layanan ini mungkin tidak dapat mencerminkan dengan tepat identitas, nilai, dan sifat dasar manusia.
- Data sintetis digunakan dalam berbagai bidang, seperti simulasi mobil, data rekam medis pasien COVID-19, dan sebagainya. Permintaan akan data sintetis meningkat pesat, terutama dengan munculnya ChatGPT.
- Untuk memastikan bahwa revolusi data sintetis tidak berdampak negatif pada masyarakat, perlu dilakukan pembuatan data sintetis berdasarkan data realitas dengan pemahaman kontekstual yang mendalam, serta kolaborasi dengan para ahli di bidang ilmu sosial dan humaniora.
"Uji coba ide atau produk Anda dengan pengguna sintetis AI dan buat keputusan dengan percaya diri."
Synthetic users yang menyediakan layanan user research tanpa user
Layanan Synthetic Users yang diluncurkan pada Februari lalu, seperti namanya, menyediakan pengguna sintetis yang dihasilkan, bukan manusia sungguhan, sebagai target penelitian pengguna yang terkait dengan pengembangan produk. Anda dapat melakukan wawancara dan survei dengan pengguna virtual, mendapatkan umpan balik tentang pengalaman penggunaan produk, dan bahkan menyediakan kemampuan untuk menetapkan situasi spesifik pelanggan target, seperti pasangan Eropa yang menjalin hubungan jangka panjang, serta data wawancara terkait 100 dengan harga $380, memberikan efektivitas biaya yang inovatif. Dan komunitas ahli etnografi, sosiologi, dan antropologi yang telah melihat layanan ini memberikan berbagai tanggapan, mulai dari tidak menyenangkan hingga merasa terancam atau bahkan menyenangkan.
Ini termasuk ketakutan bahwa identitas, tujuan, kesenangan, dan nilai-nilai bawaan manusia, yang merupakan pekerjaan memahami orang itu sendiri, bukan ciptaan 'sintetis', dapat dengan mudah disalin dan dipahami dalam penelitian kualitatif, serta pandangan sinis bahwa itu tidak akan cukup untuk mengimplementasikan situasi sosial politik yang kompleks dan saling berhubungan yang dihadapi orang-orang dalam kehidupan nyata, serta kekhawatiran bahwa masalah yang dihadapi orang-orang dalam kehidupan nyata tidak akan cukup diimplementasikan.
Sebenarnya, data sintetis bukanlah konsep baru. Data sintetis sangat berguna ketika sulit untuk mengumpulkan kumpulan data, seperti mensimulasikan mobil virtual dalam industri manufaktur mobil untuk meniru perilaku pengemudi dan melatih model dalam berbagai situasi, atau menduplikasi catatan 2,7 juta pasien COVID-19 untuk membuat kumpulan data dengan karakteristik statistik yang sama tetapi tanpa informasi pengenal untuk dibagikan dan diteliti dengan cepat oleh peneliti di seluruh dunia.
Namun, situasi saat ini di mana ChatGPT diterapkan pada hampir semua layanan dan menyebar dengan cepat telah menjadi katalisator untuk permintaan data sintetis yang sudah meningkat untuk meningkat secara eksplosif, dengan layanan yang mengklaim bahwa kehidupan sehari-hari manusia yang memperoleh wawasan kini dapat digantikan oleh data sintetis.
Terutama, kekhawatiran tentang penggunaan data sintetis yang paling jelas diungkapkan oleh layanan Synthetic Users adalah ‘Kesalahan realitas’ yaitu, kebutuhan akan definisi baru tentang ‘data’ dan ‘kebenaran’.
Kita sudah hidup di era informasi yang salah, dan semakin sulit untuk memahami sumber dan bias dari semua data yang kita lihat. Banjir data sintetis di masa mendatang tidak hanya akan membuat garis antara ‘nyata’ dan ‘buatan’ menjadi lebih kabur, tetapi juga akan membuat konsumen data biasa lebih sulit untuk secara kritis mengevaluasi sumber data asli, metode pengumpulan dan manipulasinya, dan tingkat kepercayaan yang harus diberikan pada akhirnya.
Oleh karena itu, langkah awal yang paling penting untuk memastikan bahwa revolusi data sintetis tidak menciptakan dunia yang tidak kita inginkan adalah dengan fokus pada data kecil, bukan data besar. Saat ini, banyak perusahaan cenderung fokus pada apa yang disebut ‘pengambilan keputusan berbasis data’ berdasarkan semua data yang tersedia, meskipun jelas bahwa kumpulan data tersebut bias atau tidak lengkap. Oleh karena itu, data sintetis harus berasal dari data nyata terbaik yang dapat kita temukan. Selain itu, perlu menyediakan kumpulan data awal berkualitas terbaik dengan pemahaman kontekstual yang mendalam tentang apa yang paling penting dalam data dan mengapa.
Karena jika tidak didasarkan pada pemahaman yang ketat tentang fenomena manusia yang mendasar, seperti perbedaan antara apa yang dikatakan orang dan apa yang mereka lakukan, atau dampak tak terduga dari kehidupan terhadap tindakan yang kita ambil, kita berisiko mensimulasikan dunia sosial yang mengancam kenyataan dengan cara yang merugikan perusahaan dan individu.
Ke depan, data sintetis akan menjadi bagian yang jauh lebih besar dari kehidupan kita sehari-hari. Data sintetis memiliki potensi untuk merekonstruksi segalanya, mulai dari algoritma yang membentuk pengalaman kita tentang dunia hingga pemahaman kita tentang data dan realitas. Akan sangat berisiko untuk mempercayakan keputusan penting ini kepada beberapa ilmuwan data, tidak peduli seberapa baik niat mereka, dan diperlukan kolaborasi dengan ahli di bidang ilmu sosial dan humaniora. Ini bukan karena data sintetis tidak bermanfaat atau bahkan lebih buruk daripada beberapa kumpulan data saat ini, tetapi karena terlalu banyak potensi yang dapat dicapai.
*Artikel ini merupakan versi asli dariundefinedkolom berbayar di Korea Economic Daily pada tanggal 11 April 2023.
Referensi
