أصدرت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا) دراسة بعنوان «البيانات المصطنعة: الفرص والتحديات وآليات الحوكمة»، حسب وكالة الأنباء السعودية (واس). والبيانات المصطنعة هي بيانات مولّدة تحاكي الخصائص الإحصائية للبيانات الحقيقية، وتقدر تستفيد منها في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
وتقول الدراسة إن هالبيانات تساعد في حل مشكلة قلة البيانات وغلاء جمعها وتجهيزها، وتسرّع الابتكار، وتسهّل مشاركة البيانات بين الجهات، خصوصًا في القطاعات اللي تتعامل مع معلومات حساسة مثل الرعاية الصحية والخدمات المالية. وتقسمها لثلاث أنواع حسب كم تعتمد على البيانات الحقيقية: مصطنعة بالكامل، ومصطنعة جزئيًا، وهجينة. وتقول إنها ممكن تحسّن تمثيل الفئات الأقل حضورًا في البيانات، وهذا يساعد يقلل التحيز في نتايج الأنظمة الذكية.
لكن الدراسة تنبّه على نقطة مهمة: إن البيانات تحاكي البيانات الحقيقية ما يعني بالضرورة إن خطر التعرّف على هوية الأفراد أو التحيزات الإحصائية انتهى. عشان كذا تشدد إن الجهات لازم تقيّم المخاطر وتسوي اختبارات متخصصة تتأكد من جودة البيانات ومناسبتها للاستخدام، وتوازن بين حماية الخصوصية والفايدة المطلوبة.
وتقدّم الدراسة خارطة طريق لتبني البيانات المصطنعة بشكل مسؤول: تحديد هدف الاستخدام، وأطر للحوكمة والمساءلة وإدارة المخاطر، ومعايير للتحقق من الجودة، والشفافية وتتبع المصدر، والاستفادة من البيئات التنظيمية التجريبية. والدراسة كاملة منشورة في موقع سدايا.
The Saudi Data and AI Authority (SDAIA) has published a study titled "Synthetic Data: Opportunities, Challenges and Governance Mechanisms", according to the Saudi Press Agency (SPA). Synthetic data is data generated to mimic the statistical properties of real data, and it can be used to train AI models.
The study says synthetic data helps with data scarcity and the high cost of collecting and preparing data, speeds up innovation and makes it easier for organisations to share data, especially in sectors that handle sensitive information such as healthcare and financial services. It splits synthetic data into three types depending on how much it relies on real data: fully synthetic, partially synthetic and hybrid. It also says synthetic data can improve the representation of under-represented groups in datasets, which helps reduce bias in the outputs of AI systems.
But the study flags an important point: data that mimics real data does not necessarily remove the risk of re-identifying individuals or of statistical bias. That is why it stresses risk assessments and specialised tests to check data quality and fitness for purpose, and balancing privacy protection against the intended benefit.
The study sets out a roadmap for adopting synthetic data responsibly: defining the purpose, governance, accountability and risk-management frameworks, quality-checking standards, transparency and provenance tracking, and making use of regulatory sandboxes. The full study is published on SDAIA's website.
وش يعني لك؟What it means for you
إذا تشتغل في جهة عندها بيانات عملاء أو مرضى وتبي تدرب نموذج ذكاء اصطناعي، هالدراسة بداية زينة لك: البيانات المصطنعة ممكن تقلل اعتمادك على بيانات الناس الحقيقية، بس لا تعتبرها آمنة تلقائيًا. اختبر جودتها وخطر التعرّف على الأشخاص قبل ما تعتمد عليها.If you work at an organisation that holds customer or patient data and want to train an AI model, this study is a good starting point: synthetic data can reduce how much you rely on real people's data, but don't assume it is automatically safe. Test its quality and the risk of identifying people before you rely on it.
المصدرSource: واسSPA · 31 Oct 2026 ↗
كتبنا الخبر بأسلوبنا اعتمادًا على المصدر الأصلي. للتفاصيل الكاملة ارجع للمصدر.Written in our own words from the original source. See the source for full details.