論文の概要: The Use of Synthetic Data to Train AI Models: Opportunities and Risks for Sustainable Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00652v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 23:18:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-10 03:47:50.855408
• Title: The Use of Synthetic Data to Train AI Models: Opportunities and Risks for Sustainable Development
• Title（参考訳）: AIモデルのトレーニングにおける合成データの利用:持続可能な開発の可能性とリスク
• Authors: Tshilidzi Marwala, Eleonore Fournier-Tombs, Serge Stinckwich
• Abstract要約: 本稿では,合成データの生成,利用,普及を規定する政策について検討する。 優れた合成データポリシーは、プライバシの懸念とデータの有用性のバランスを取らなければならない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the current data driven era, synthetic data, artificially generated data that resembles the characteristics of real world data without containing actual personal information, is gaining prominence. This is due to its potential to safeguard privacy, increase the availability of data for research, and reduce bias in machine learning models. This paper investigates the policies governing the creation, utilization, and dissemination of synthetic data. Synthetic data can be a powerful instrument for protecting the privacy of individuals, but it also presents challenges, such as ensuring its quality and authenticity. A well crafted synthetic data policy must strike a balance between privacy concerns and the utility of data, ensuring that it can be utilized effectively without compromising ethical or legal standards. Organizations and institutions must develop standardized guidelines and best practices in order to capitalize on the benefits of synthetic data while addressing its inherent challenges.
• Abstract（参考訳）: 現在のデータ駆動時代には、実際の個人情報を含まない実世界データの特徴に類似した人工的なデータ合成データが注目されている。 これは、プライバシーを保護し、研究用データの可用性を高め、機械学習モデルのバイアスを減らす可能性があるためである。 本稿では,合成データの作成,利用,普及を規定する政策について検討する。 合成データは個人のプライバシーを保護するための強力な手段となり得るが、品質と信頼性の確保といった課題も提示する。 優れた人工データポリシーは、プライバシーの懸念とデータの有用性のバランスを保ち、倫理的基準や法的基準を妥協することなく効果的に利用できるようにする必要がある。 組織や機関は、その固有の課題に対処しながら、合成データの利点を活かすため、標準化されたガイドラインとベストプラクティスを開発する必要がある。

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