क्या असली से ज्यादा "बनाया हुआ चेहरा" मजबूत है? उस दिन की बात जब सिंथेटिक डेटा "चेहरा पहचान" को बदल देगा: निष्पक्षता, गोपनीयता और जमीनी स्तर पर कार्यान्वयन की वास्तविकता

चेहरे की पहचान तकनीक स्मार्टफोन अनलॉकिंग और हवाई अड्डे के गेट जैसी सामाजिक आधारभूत तकनीकों का हिस्सा बन गई है, लेकिन गोपनीयता, पूर्वाग्रह, और डेटा संग्रह की कठिनाइयाँ लंबे समय से चुनौतियाँ रही हैं। इस संदर्भ में, ध्यान आकर्षित कर रहा है GAN और 3D मॉडलिंग के माध्यम से उत्पन्न सिंथेटिक डेटा। सिंथेटिक डेटा विभिन्न जातियों, आयु, प्रकाश व्यवस्था, और मुद्राओं को स्वतंत्र रूप से बढ़ा सकता है और व्यक्तिगत जानकारी के जोखिम को भी कम करता है। बाजार तेजी से बढ़ रहा है और 2030 तक लगभग 1.79 बिलियन डॉलर के आकार तक पहुँचने का अनुमान है। दूसरी ओर, "वास्तविकता से विचलन (fidelity)" और केवल "विविधता दिखाने" के लिए "डायवर्सिटी वॉशिंग" जैसी आलोचनाएँ भी प्रबल हैं। सोशल मीडिया पर "गोपनीयता के अनुकूल और स्वागत योग्य" की आवाज़ें और "यदि सत्यापन आधारभूत संरचना नहीं पकड़ पाती है तो यह विपरीत प्रभाव डाल सकता है" जैसी चिंताएँ साथ-साथ चल रही हैं। भविष्य में, ① वास्तविक संचालन डेटा के साथ बाहरी सत्यापन, ② जनसांख्यिकी के वितरण का नियंत्रण, ③ सिंथेटिक डेटा से उत्पन्न आर्टिफैक्ट्स का ऑडिट, ④ विनियमन अनुपालन और व्याख्यात्मकता—ये चार बिंदु महत्वपूर्ण होंगे।