언어 생성, 이미지 생성, 영상 생성처럼 좀 틀려도 되는 분야, 즉 정답이 없는 분야에서 효과가 좋음. 정확도가 100% 아니여도, 환각현상이 발생해도 일단 결과물이 그럴듯함. 마치 인간이 생성해내는것처럼 보이기 때문임. 그래서 실제 데이터가 아닌 AI가 만든 합성 데이터를 학습 데이터로 집어넣어 모델의 크기를 증폭시켜도 됌. 그러나 이 방식이 언제까지 먹힐지는 미지수인 상태.


근데 자율주행, 신약개발 등 100% 정확도를 요구하는 분야에서는 합성 데이터를 사용할 수 없음. 환각 현상을 발생시키고, AI에게는 단 한번의 실수도 용납 할 수 없기 때문이다. 게다가 이런  분야는 데이터가 인터넷에 뿌려져 있는게 아니라 기업들이 데이터를 서로 공유하지 않음. 스케일 업을 도입하려고 해도 절대적인 데이터 수가 부족함. 그래서 다른 더 효율적인 아키텍처를 찾는중.