이 글은 MIT 뉴스에 실린 칼리안 베에라마차네니(Kalyan Veeramachaneni)와의 인터뷰를 통해 인공지능(AI)에서 합성 데이터의 활용을 개괄적으로 설명합니다. 합성 데이터는 실제 데이터의 통계적 특성을 모방하여 알고리즘적으로 생성된 데이터로, 개인 정보 보호와 비용 절감 측면에서 이점을 제공합니다. 특히 소프트웨어 테스트와 머신러닝 모델 훈련에서 그 유용성이 강조됩니다. 하지만 데이터 신뢰성과 편향성과 같은 잠재적 문제점도 존재하며, 정확한 평가와 신중한 계획을 통해 이러한 위험을 완화해야 합니다. 전반적으로, 이 글은 AI 개발의 미래를 형성하는 데 있어 합성 데이터가 가진 이점과 과제를 조명합니다.