生成式人工智慧在實務世界：Fabiana Clemente 分享用於AI與代理系統的合成數據

TLDR¶

• 核心重點：合成數據已存世數十年，但仍存在誤解，現階段有多元應用與新方向。
• 主要內容：討論與匿名化、隱私控管、跨國團隊合作等相關議題，以及合成數據在實務中的實踐案例。
• 關鍵觀點：合成數據在保護隱私與提高系統可用性間取得平衡，需謹慎設計與評估。
• 注意事項：需理解數據偏差風險、測試場景的代表性、以及倫理與法規的邊界。
• 建議行動：鼓勵跨部門合作落地合成數據專案，建立透明的評估指標與持續監測機制。

內容概述¶

Synthetic data（合成數據）並非近期才出現的概念，其實歷史已相當悠長，甚至跨越數十年。儘管如此，專家指出「並非沒有大量誤解與誤用的空間」。在這一集採訪中，KPMG 的 Fabiana Clemente 與主持人 Ben 深入探討當前合成數據的實際應用，以及該領域未來的發展方向。內容涵蓋如何在保護使用者隱私與符合法規要求的同時，提升AI 系統與代理機制的效能與安全性；同時也探討在跨國離岸團隊協作、資料管控與技術選型方面的實務挑戰與解決路径。整體而言，本文旨在提供一個清晰、務實的框架，幫助讀者理解合成數據在現實世界中的價值與限制。

在現代企業與研究機構的AI 專案中，合成數據扮演了多元角色。首先，它可以用於隱私保護與合規性測試，如在醫療、金融等高風險領域，藉由生成不含個人識別資訊（PII）的資料集，讓演算法得以在安全的環境中學習與評估。其次，合成數據有助於練習和驗證自動化代理系統（agentic systems）的決策與行為，特別是在模擬複雜情境、長期策略演練和安全性測試方面。再者，跨國與跨團隊的協作也能透過合成數據降低資料傳輸風險，提升敏感資料的可用性。當然，這一過程也伴隨具體的挑戰，例如如何避免訓練資料的偏差被放大、如何評估生成資料的代表性，以及如何建立透明的治理與審計機制。

在實務層面，Fabiana 與 Ben 共同指出，目前的合成數據應用趨勢包括：先以高保真度的合成資料作為訓練與測試的基礎，逐步引入混合數據的策略（即結合真實資料的子集與合成資料）以提升模型的泛化能力；同時，對於隱私保護與倫理議題，需要配合法規框架與企業自設的資料使用準則，確保生成資料不被用於未授權的推斷或不當風險評估。此外，該議題也觸及如何設計可解釋的生成機制，使決策過程更透明，便於審查與信任建立。

本文亦強調，合成數據並非萬靈藥，亦非某些誤解中所描述的「完全替代真實資料」。相反，它應被視為在特定情境下的補充工具，透過恰當的設計與治理，協助提升系統的穩健性與創新能力。讀者可從中理解到：建立有效的合成數據策略，需要跨領域的協作、嚴謹的測試與評估框架，以及長期的資料治理規範。

在全球化的研發與商業環境中，合成數據的興起也對企業的創新節奏與風險管理帶來新機遇。若能妥善處理偏差、偏見與安全性問題，合成資料有望提高模型在真實世界中應對變化的魯棒性，並在跨境合規與資料共享方面提供更可控的解決方案。

深度分析¶

合成數據的核心價值在於兩大主軸：隱私保護與系統測試的可控性。隱私保護方面，透過生成不含可識別資訊或難以反推原始資料特徵的數據集，能大幅降低資料洩露風險，並幫助組織在遵循法規的前提下，順利進行AI 模型的開發與驗證。另一方面，系統測試與訓練的可控性，讓研究人員能創造各種極端或稀有情境，這些情境在現實資料中往往難以取得或存在偏差風險。透過模擬與再現，代理系統的決策機制、策略調整以及長期演化行為可以被更全面地測試，從而提高穩健性與安全性。

然而，合成數據的設計與評估需要謹慎。第一，資料偏差與代表性問題必須被嚴格監控。若合成過程過於依賴原始資料中的偏見，生成的資料亦可能放大這些偏見，導致模型在特定族群或場景中表現不佳，甚至出現不公平結果。因此，評估應包含多維度指標，並進行跨域驗證，確保結果具備跨情境的穩健性。第二，評估方法需透明且可複現。使用者與審計機構應能追蹤生成過程、參數設定與訓練流程，以利追溯與改善。第三，治理與倫理遵循不可忽視。不同國家與法域對資料使用有著各自的法規要求，企業在跨境合作時，需建立統一的資料處理原則與安全管控措施，避免因合成資料的使用而觸及法規風險。

在技術層面，近年出現多種合成資料生成方法，如基於對抗性生成網路（GAN）與自回歸模型、差分隱私技術，以及混合式生成策略等。選擇適當的方法，需考量應用場景的需求與可用資源。例如，對於需要高度可控性與可解釋性的任務，可能傾向於結合規範化的生成方法以及可驗證的評估指標；而在高度敏感的領域，差分隱私與強化的資料去識別策略則可能成為核心要素。此外，與跨國團隊合作時，數據的安全傳輸與雲端佈署也需採取嚴格的存取控制、加密與審計機制。

代理系統（agentic systems）方面，合成數據能提供豐富的模擬環境，讓代理在多代理互動、長期規劃和不確定性高的情境中學習與演化。這不僅有助於提升決策品質，還能在發展早期就識別潛在的風險與不良行為，提供早期干預的機制。當然，代理系統的複雜性意味著需要更嚴格的評估框架，確保代理的行為符合預期且具備可控性。對於治理而言，透明的規則設計與可追蹤的決策紀錄，是建立信任與符合規範的關鍵。

在實務落地層面，企業應建立「合成數據治理矩陣」，明確界定資料來源、生成方法、使用範圍和風險控制措施。這包括但不限於以下要素：資料來源的審查與合規性檢查、生成流程的版本控管、對訓練與測試資料集的差異分析、以及對模型輸出可能帶來的風險評估。跨部門協作是成功的關鍵，資料科學、法務、風控、資訊安全、倫理與合規團隊需共同參與，形成從資料產出、模型訓練到實際部署的全鏈路治理機制。

另外，關於跨境與離岸團隊的合作，對於資料的敏感性與隱私保護尤為重要。替代真實資料的一部分合成數據可以顯著降低機密信息洩露的風險，同時提升遠端團隊的實務可用性與開發效率。不過，這也意味著需要更嚴格的資料訪問控制、網路與雲端環境的安全防護，以及對於合成資料的風險管理與審計的落地機制，確保在不同法域下的合規性與可追溯性。

*圖片來源：media_content*

在未來的演進中，預計合成數據的生態將更加成熟，與自動化流程、模組化工具與可驗證的評估框架深度整合。企業與研究機構將透過標準化的流程與共通的指標，提升跨部門、跨組織的資料共享與再利用能力，進而推動更快速的創新與更嚴謹的風險管控。

觀點與影響¶

合成數據的普及，預示著資料治理與AI 開發將迎向更高的透明度與可控性。若設計得當，它可以顯著降低資料洩露風險、提高測試覆蓋率，並且讓代理系統在模擬環境中進行長期演練以提升穩健性。這種新型的資料利用模式，也促使組織重新思考「資料價值」的定位：不再僅僅著眼於盡可能多的原始數據，而是更重視資料的代表性、可控性與倫理性。

另一方面，若管理不善，合成數據也可能帶來新的風險。過度依賴合成資料而忽略實際場景的真實差異，可能導致模型在現實世界的表現不如預期，甚至造成偏差放大與不公平性增加。因此，建立嚴格的多層次評估機制、持續監測與迭代更新，成為不可或缺的工作。此外，跨境與跨團隊合作中，法規風險、資料所有權、以及可追溯性等問題，需要企業在設計初期就納入治理框架。

對於政策制定者與社會層面，合成數據的發展也提出新議題，包括資料主權、跨境資料流動的監管平衡，以及在促進創新與保護公眾隱私之間的取捨。透明度與問責制將成為核心原則，促使企業建立可信任的技術與治理機制，並讓使用者對於資料如何被生成與使用有清晰的了解。

就產業前景而言，合成數據可能成為多個垂直領域的關鍵工具，如金融風控、醫療研究、智慧城市、自動駕駛、工業自動化等。在這些領域中，能有效管理風險、保護隱私並同時提升系統效能的解決方案，將會獲得更高的採用率與投資關注。當前與未來的發展趨勢，將以可控性、可驗證性與跨域協作為核心，推動合成數據生態的穩健成長。

重點整理¶

Key 要點：
– 合成數據在隱私保護與系統測試中具備重要地位，需謹慎設計與治理。
– 評估要全面，關注偏差、代表性、可追溯性與倫理法規遵循。
– 跨域與跨團隊合作中，安全性、資料治理與審計機制為關鍵。

需要關注：
– 數據偏見的放大風險與對象群體的公平性影響
– 跨境合作的法律與規範差異
– 合成資料的可解釋性與決策透明度

總結與建議¶

合成數據為現代AI 開發與代理系統實務應用提供了一種創新且具風險控制能力的工具。要使其真正發揮價值，企業需要建立完整的治理框架與評估機制，確保資料生成、使用與監管的全鏈路透明且可追溯。跨部門協作、法規遵循與倫理原則的整合，將是實務落地的核心。透過穩健的合成數據策略，組織能在提升模型效能與加強資料保護之間取得平衡，並在全球化的工作環境中，實現更高層次的創新與風險控制。