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除了对大量高质量数据的需求导致合成数据受到追捧以外，对数据安全的考量也是重要原因。近年来，各国纷纷出台更严格的数据安全保护法律，使得客观上利用人类产生的数据训练人工智能变得更为繁琐。这些数据中不仅可能隐含个人信息，而且许多数据还受版权保护。在互联网隐私与版权保护尚未形成统一标准与完善架构的当下，使用互联网数据进行训练，极易导致大量法律纠纷。若考虑对这些数据进行脱敏，又面临筛查识别准确率方面的挑战。两难之下，合成数据就成为惠而不费的一种选择。