合成数据生成市场规模和份额，按建模（直接、代理）划分；产品（全部、部分、混合）；数据类型（表格、文本、图像和视频）；应用（人工智能培训和开发、测试数据管理、数据共享和保留、数据分析）；垂直行业（BFSI、医疗保健与生命科学、运输与物流、政府与国防、IT 与电信、制造、媒体与娱乐）- 全球供需分析、增长预测、统计报告 2025-2037

合成数据生成领域：增长动力与挑战

增长动力

• 对数据安全和隐私的需求日益增长——收集真实世界统计数据所带来的隐私风险日益增加，推动了对合成数据（具有可比统计特征的真实数据集合的真实副本）的需求。这种合成数据在隐私、可扩展性和多样性方面具有多种优势，可以替代真实数据。
  例如，2023 年 4 月，总部位于新加坡的初创公司 Betterdata 宣布，它将使用在结构和特征上类似于真实世界数据集的合成数据来保护机密数据并改进机器学习模型，而不会泄露任何个人的个人信息或敏感信息。
• 大型语言模型 (LLM) 的使用增加 -借助庞大的数据集，语言模型被用于制作多个网站和其他应用程序。大型语言模型 (LLM) 是一种学习算法，可帮助翻译、生成和预测文本和其他类型的信息。一种称为生成式预训练转换器 (GPT) 的语言模型使用 GPT-1、GPT-2 和 GPT-3 模型来生成文本数据。GPT-3 拥有 1.75 亿个机器学习参数，是最复杂的模型，并已生成大量对话数据。
  网站和其他数据库解决方案的不断创建利用了多个领域对语言模型的需求，包括计算、零售、医疗保健和其他行业。各种最终用户使用这些语言模型进行代码生成、欺诈检测、图像注释、文本制作和对话式 AI。
• 疫情期间，人工智能和机器学习技术在合成复杂数据库方面的应用日益广泛，加速了市场的增长-银行和金融服务、医疗保健、媒体和娱乐、汽车等多个行业越来越多地采用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术，有助于保护私人数据免受在线危险。合成数据的使用促进了公司内部的数据共享，这极大地有助于通过遵守安全准则来安全存储极其复杂的结构数据。因此，在 COVID-19 危机期间，合成数据的使用保护了数据隐私并模仿了运营数据的统计特征，而不会危及个人或组织的隐私。

挑战

• 不准确和不切实际的数据阻碍了市场扩张——用户可以测试和共享使用合成数据生成的数据集的虚拟副本。此外，这种方法很难捕捉到专业模型和真实世界照片的细节。随着时间的推移，维护合成数据集很困难，因为它依赖于真实世界的数据，并且会因发明和进步而变化。因此，组织应定期验证合成数据的准确性和可靠性。
  这方面降低了合成数据的质量和真实性，从而大大阻碍了合成数据生成市场的增长。
• 预计市场不成熟将阻碍市场增长。
• 使用虚假数据会带来隐私风险，可能阻碍市场扩张。