Dados Sintéticos, Malefícios Reais

Dados sintéticos abordam desafios de escassez de dados, imparcialidade e privacidade no desenvolvimento de IA , permitindo o aumento de datasets, a redução de vieses e o contorno de barreiras regulatórias. Contudo, eles introduzem riscos como poluição de dados, colapso de modelos e violações sutis de privacidade .