# Чому Річард Саттон вважає синтетичні дані пасткою для ШІ

> Річард Саттон, лауреат премії Тюрінга 2024 року, назвав ставку індустрії ШІ на синтетичні дані «великою помилкою» перед складністю реального світу.

- Опубліковано: 20 серпня 2026 р. (2026-08-20T14:54:53.267127+00:00)
- Розділ: AI-дослідження
- На основі публікації: [The Decoder](https://the-decoder.com/ki-pioneer-sutton-calls-synthetic-data-a-big-mistake-in-the-face-of-an-infinitely-complex-world/)
- Видання: AiiN (https://aiin.news)
- URL: https://aiin.news/article?slug=%D1%87%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D1%80%D1%96%D1%87%D0%B0%D1%80%D0%B4-%D1%81%D0%B0%D1%82%D1%82%D0%BE%D0%BD-%D0%B2%D0%B2%D0%B0%D0%B6%D0%B0%D1%94-%D1%81%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%96-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D1%96-%D0%BF%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BA%D0%BE%D1%8E-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D1%88%D1%96

---

Річард Саттон, співавтор канонічного підручника з reinforcement learning і лауреат премії Тюрінга 2024 року (разом з Ендрю Барто), назвав ставку індустрії ШІ на синтетичні дані «великою помилкою». За словами дослідника, підхід, коли моделі навчають переважно на даних, згенерованих іншими моделями, не витримує зіткнення з нескінченно складним реальним світом.

Заява прозвучала на тлі того, що синтетичні датасети стали де-факто стандартом для тренування великих мовних моделей — від дистиляції відповідей флагманських моделей до генерації синтетичних діалогів і код-прикладів для файнтюнингу. Саттон, чиї роботи заклали теоретичний фундамент сучасного reinforcement learning, підходить до критики з позиції людини, яка десятиліттями досліджувала, як агенти вчаться взаємодіяти саме з реальним, а не змодельованим середовищем.

[За даними The Decoder](https://the-decoder.com/ki-pioneer-sutton-calls-synthetic-data-a-big-mistake-in-the-face-of-an-infinitely-complex-world/), головний аргумент Саттона зводиться до масштабу: світ занадто складний, щоб його можна було адекватно відтворити в синтетичних сценаріях, згенерованих іншою моделлю. Це ставить під сумнів усю логіку «навчання моделі на даних іншої моделі» як шлях до загального інтелекту.

## Чому думка Саттона важить для індустрії?

Саттон — один із двох людей, чиє ім'я стоїть на обкладинці «Reinforcement Learning: An Introduction», книги, яка десятиліттями формувала те, як дослідники думають про навчання агентів через взаємодію із середовищем, а не через імітацію готових прикладів. Премія Тюрінга 2024 року, яку він отримав разом з Ендрю Барто, підтвердила статус RL як окремого напряму, рівнозначного глибинному навчанню. Коли така людина публічно критикує домінантний тренд, це сигнал не для хайпу, а для перевірки припущень, на яких побудовані пайплайни.

## У чому суть претензії до синтетичних даних?

Ключова теза — синтетичні дані є похідною від уже наявних моделей, а отже успадковують їхні обмеження й «сліпі плями». Якщо модель А генерує дані для тренування моделі Б, Б не може дізнатися нічого, чого немає (явно чи неявно) в А. Це принципово інша річ, ніж навчання через взаємодію з реальним світом, де середовище постійно постачає нову, непередбачувану інформацію.

- Синтетичні дані добре масштабуються й дешеві у виробництві — саме тому індустрія на них покладається.
- Але вони відтворюють розподіл і помилки моделі-джерела, а не реальну складність об'єкта, який моделюється.
- Для задач із високою варіативністю (фізична взаємодія, довгостроковий контекст, рідкісні події) цей розрив стає критичним.

У дослідницькій літературі це явище отримало назву «model collapse» — поступова деградація якості моделі, якщо вона навчається переважно на виводі попередніх поколінь моделей, а не на первинних даних людського чи природного походження.

## Чому індустрія все одно масово переходить на синтетичні дані?

Причина насамперед прагматична: якісних розмічених реальних даних для нових поколінь моделей фізично не вистачає, а деякі домени (розмови, код, reasoning-ланцюжки) простіше й дешевше генерувати синтетично, ніж збирати вручну. Компанії, що навчають LLM-агентів для роботи з кодом чи діалогами, будують значну частину файнтюнинг-пайплайнів саме на synthetic data distillation. Ймовірно, повна відмова від синтетичних даних для індустрії зараз економічно нереалістична — питання радше в тому, де саме проходить межа їхньої корисності.

Показовий контраст — підхід, за яким агенти вчаться напряму з реальної взаємодії з невеликою кількістю прикладів: наприклад, [GEN-1.5 від Generalist AI навчає роботів з однієї реальної демонстрації](https://aiin.news/article?slug=gen-1-5-від-generalist-ai-навчає-роботів-з-однієї-демонстрації) замість тисяч синтетичних симуляцій. Це саме той напрям, який ближчий до філософії Саттона: менше даних, але з реального, а не змодельованого джерела.

## Висновок AiiN: що робити тим, хто будує на синтетичних датасетах?

Наша теза: критика Саттона — це не заклик відмовитися від синтетичних даних, а нагадування тримати в пайплайні джерело реального сигналу — хоч невелике, хоч дороге в отриманні. На практиці це означає: не покладатися на 100% синтетичний файнтюнинг там, де продукт стикається з відкритим, непередбачуваним середовищем (агенти, робототехніка, довгі діалоги з реальними користувачами), і закладати регулярну звірку моделі з реальними даними як окремий етап оцінки якості, а не опціональний бонус.

## Хто такий Річард Саттон?

Річард Саттон — дослідник reinforcement learning, співавтор підручника «Reinforcement Learning: An Introduction» і лауреат премії Тюрінга 2024 року разом з Ендрю Барто за фундаментальний внесок у розвиток цього напряму машинного навчання.

## Що таке синтетичні дані в контексті навчання ШІ?

Синтетичні дані — це навчальні приклади, згенеровані однією моделлю ШІ для тренування іншої, а не зібрані з реальних людських взаємодій чи спостережень за фізичним світом.

## Чи означає критика Саттона, що синтетичні дані шкідливі?

Ні, теза радше в тому, що покладатися виключно на синтетичні дані ризиковано для задач з високою складністю та варіативністю реального світу; для вузьких, добре окреслених задач вони залишаються корисним і дешевим інструментом.

---

Теги: AI, ШІ, SyntheticData, ReinforcementLearning, МашиннеНавчання, RichardSutton

Джерело: AiiN — https://aiin.news/article?slug=%D1%87%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D1%80%D1%96%D1%87%D0%B0%D1%80%D0%B4-%D1%81%D0%B0%D1%82%D1%82%D0%BE%D0%BD-%D0%B2%D0%B2%D0%B0%D0%B6%D0%B0%D1%94-%D1%81%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%96-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D1%96-%D0%BF%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BA%D0%BE%D1%8E-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D1%88%D1%96. Цитуючи, посилайтесь на канонічний URL.