論文の概要: Synthetic Data in AI: Challenges, Applications, and Ethical Implications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01629v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 09:03:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 14:32:39.851437
• Title: Synthetic Data in AI: Challenges, Applications, and Ethical Implications
• Title（参考訳）: AIにおける合成データ:挑戦、応用、倫理的意味
• Authors: Shuang Hao, Wenfeng Han, Tao Jiang, Yiping Li, Haonan Wu, Chunlin Zhong, Zhangjun Zhou, He Tang
• Abstract要約: 本稿では,合成データの多面的側面について考察する。 これらのデータセットが持つ可能性のある課題と潜在的なバイアスを強調します。 また、合成データセットに関連する倫理的考察と法的意味についても批判的に論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.01404243695338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the rapidly evolving field of artificial intelligence, the creation and utilization of synthetic datasets have become increasingly significant. This report delves into the multifaceted aspects of synthetic data, particularly emphasizing the challenges and potential biases these datasets may harbor. It explores the methodologies behind synthetic data generation, spanning traditional statistical models to advanced deep learning techniques, and examines their applications across diverse domains. The report also critically addresses the ethical considerations and legal implications associated with synthetic datasets, highlighting the urgent need for mechanisms to ensure fairness, mitigate biases, and uphold ethical standards in AI development.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の急速に発展する分野では、合成データセットの作成と利用がますます重要になっている。 このレポートは、合成データの多面的側面、特にこれらのデータセットが持つ課題と潜在的なバイアスを強調している。 合成データ生成の方法論を探求し、従来の統計モデルから高度な深層学習技術までを網羅し、様々な分野にまたがる応用について検討する。 報告書はまた、合成データセットに関連する倫理的考察と法的意味を批判的に取り上げ、公平性を確保し、偏見を緩和し、ai開発における倫理的標準を守るためのメカニズムの必要性を強調している。

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