تتحول البيانات الاصطناعية من أداة بحثية إلى معيار مؤسسي، وتُستخدم في تدريب نماذج الائتمان وأنظمة التشخيص الطبي وتقسيم العملاء وخوارزميات كشف الاحتيال، وتناسب احتياجات المؤسسات الكبرى في ظل قوانين الخصوصية والتنظيم من خلال توفير بيانات عالية الجودة دون انتهاك هوية الأفراد أو معلوماتهم الحساسة.
تعالج البيانات الاصطناعية مشكلات الوصول إلى البيانات الواقعية لكنها تخفي التعقيد الموجود في العالم الحقيقي، حيث تحمل البيانات الواقعية التناقض واللايقين والأحداث غير المتوقعة والسلوك البشري المتأثر بالسياق والضغط والصدف والخبرات المعيشية.
تميل البيانات الاصطناعية إلى تعلم النماذج من الأنماط التي اعتبرتها النماذج السابقة ذات معنى، ما يجعل المؤسسات تتعلم من فهمها السابق للعالم بدل الواقع نفسه.
يظهر ذلك بوضوح في القطاع المالي حين يتعرف نموذج تقييم الجدارة الائتمانية المدرب على بيانات المقترضين الواقعية على ديناميكيات الدخل المفاجئة وشبكات الدعم العائلي وأنماط التفاوض غير الرسمية وسلوكيات السداد الموسمية.
وعند استخدام بيانات اصطناعية مشتقة من هذا النموذج لتدريب نموذج آخر، يرى النموذج الجديد نسخة مبسطة ومجردة من المقترضين، بدلاً من الواقع المعقد، فينتج اتساقًا صناعيًا يعطي شعورًا بالدقة لكنه يخفي الاستثناءات المهمة التي تحدد قرارات الحياة الواقعية.
وتزداد المخاطر في قطاع الرعاية الصحية، حيث تكون البيانات السريرية غير منتظمة بطبيعتها بسبب اختلاف الحالات بين المرضى وتداخل الأعراض والسجلات غير المكتملة، فالنموذج المدرب على البيانات الاصطناعية فعال في التعامل مع الحالات الشائعة ولكنه يفقد القدرة على اكتشاف الحالات النادرة أو المعقدة في الوقت المناسب.
يؤدي هذا إلى زيادة الثقة بالنموذج مع انخفاض قدرته على رصد الظواهر غير المتوقعة، وهو فارق حاسم في اتخاذ القرارات الطبية.
تمتد آثار البيانات الاصطناعية لتشمل أي مجال تعتمد فيه النتائج على الأحداث النادرة، وتستخدم أنظمة كشف الاحتيال الشذوذ، وتواجه الأمن السيبراني تحديات ابتكار الخصوم، والتنبؤات المناخية تعتمد على أحداث نادرة وكوارث محتملة.
وتركز البيانات الاصطناعية على المتوسطات، فالنماذج تتقن الحالات الاعتيادية لكنها أقل حساسية لتقلبات العالم الواقعي، ويصعب اكتشاف هذا الانحراف باستخدام مقاييس الأداء التقليدية.
وتفرض القوة الناتجة عن البيانات الاصطناعية انضباطًا مؤسسيًا، حيث يجب إعادة معايرة المجموعات باستمرار وفق الواقع الجديد مع تركيز على الدقة في الحالات الاستثنائية وتتبع أصل كل نموذج لضمان الشفافية ومنع تراكم الانحياز عبر الأجيال.
ويظل التدخل البشري ضروريًا، فالمعرفة والخبرة البشرية توفران تفسيرًا لنتائج البيانات، وتربطان النماذج بالواقع وتمنعانها من الانعزال في دوائر منطقية داخلية.
