🧠 Synthetic Data คืออะไร?
Synthetic Data หรือ “ข้อมูลจำลอง” คือข้อมูลที่ ถูกสร้างขึ้นโดยระบบ AI หรืออัลกอริธึม
ให้มีลักษณะ “เหมือนข้อมูลจริง” ทั้งในรูปแบบ สถิติ และโครงสร้าง
แต่ไม่เกี่ยวข้องกับบุคคลจริง หรือข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII)
ใช้เทรน AI / ทดสอบระบบ / แชร์ข้อมูล ระหว่างทีม หรือกับ Third-party โดยไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัว
🔍 ประเภทของ Synthetic Data
| ประเภท | อธิบาย |
|---|---|
| 📊 Tabular | สร้างข้อมูลตารางที่คล้ายกับข้อมูลธุรกิจ เช่น ธุรกรรม, ลูกค้า |
| 🧠 Text / NLP | สร้างข้อความ / บทสนทนา / เอกสารที่ใช้ฝึกโมเดล LLM |
| 🖼 Image / Video | ภาพใบหน้า, วัตถุ, ฉาก ที่จำลองขึ้นเพื่อฝึก Vision AI |
| 🧬 Medical / Genomics | สร้างข้อมูลสุขภาพ / DNA แบบไม่ระบุตัวตน |
| 📈 Time-series / Sensor | ข้อมูลจำลองจาก IoT, เซ็นเซอร์, ความถี่สัญญาณ |
🔐 ทำไมองค์กรยุคใหม่หันมาใช้ Synthetic Data?
| เหตุผล | ประโยชน์ที่ได้รับ |
|---|---|
| 🔒 ปกป้องข้อมูลจริง | ไม่เสี่ยงต่อการละเมิด GDPR, PDPA |
| 📈 ขยาย Dataset | เพิ่มจำนวนข้อมูลโดยไม่ต้องรวบรวมจากภายนอก |
| ⚙️ ปรับแต่งตามกรณี | สร้างข้อมูลเฉพาะสถานการณ์ เช่น เคสหายาก |
| 🤝 แชร์ข้อมูลได้อย่างปลอดภัย | สำหรับ Dev, Outsource, AI Partner |
| 💰 ลดต้นทุนจัดเก็บ/จัดการข้อมูลจริง | โดยเฉพาะข้อมูลที่ละเอียดอ่อน |
🛠 เทคโนโลยีที่ใช้สร้าง Synthetic Data
| แนวทาง | เครื่องมือยอดนิยม |
|---|---|
| 🧠 GAN (Generative Adversarial Network) | สำหรับ Image, Video, Face |
| 🔁 Variational Autoencoders (VAE) | ใช้ในข้อมูลที่มีความซับซ้อน |
| 📊 CTGAN / Tabular GAN | สำหรับข้อมูลตารางธุรกิจ |
| 🤖 LLM-based Text Generation | GPT, Claude, Gemini สำหรับข้อความ |
| 🛠 Synthetic Data Platform | Mostly AI, Gretel, Hazy, SDV (Open Source) |
✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง
| อุตสาหกรรม | ใช้ทำอะไร |
|---|---|
| 🏦 FinTech | สร้างข้อมูลธุรกรรมจำลองเพื่อเทรนระบบ Anti-Fraud |
| 🏥 HealthTech | สร้างภาพ X-ray ปอด / ข้อมูลผู้ป่วยจำลอง |
| 🚚 Logistics | จำลองเส้นทางและเหตุการณ์ IoT บนยานพาหนะ |
| 📱 Chatbot | สร้างบทสนทนาแบบจำลองหลายแบบสำหรับเทรน LLM |
| 🏢 SaaS / DevOps | ทดสอบระบบ Analytics โดยไม่ใช้ข้อมูลลูกค้าจริง |
✅ สรุป
Synthetic Data = ทางออกของยุคที่ “ข้อมูลคือพลัง” แต่ “ความเป็นส่วนตัวคือข้อจำกัด”
ด้วยพลังของ AI + Generative Model → ธุรกิจสามารถสร้างข้อมูลที่แม่นยำ ปลอดภัย และใช้งานได้ในทุกกรณี
โดยไม่ต้องเสี่ยงกับปัญหาทางกฎหมายหรือจริยธรรม