論文の概要: When AI Eats Itself: On the Caveats of Data Pollution in the Era of Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09597v1
• Date: Wed, 15 May 2024 13:50:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 16:09:33.695159
• Title: When AI Eats Itself: On the Caveats of Data Pollution in the Era of Generative AI
• Title（参考訳）: AIが自分自身を食う時 - 生成AIの時代におけるデータ汚染の因果について
• Authors: Xiaodan Xing, Fadong Shi, Jiahao Huang, Yinzhe Wu, Yang Nan, Sheng Zhang, Yingying Fang, Mike Roberts, Carola-Bibiane Schönlieb, Javier Del Ser, Guang Yang,
• Abstract要約: 生成人工知能(AI)技術と大規模モデルは、画像、テキスト、音声、音楽など、さまざまな領域でリアルな出力を生み出している。 トレーニングコストを最小限に抑えるため、多くのアルゴリズム開発者は、モデル自身が作成したデータをコスト効率のよいトレーニングソリューションとして使用する。 すべての合成データがモデル性能を効果的に向上するわけではなく、結果の最適化に実データと合成データを使用する際の戦略的バランスを必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.641925577551557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative artificial intelligence (AI) technologies and large models are producing realistic outputs across various domains, such as images, text, speech, and music. Creating these advanced generative models requires significant resources, particularly large and high-quality datasets. To minimize training expenses, many algorithm developers use data created by the models themselves as a cost-effective training solution. However, not all synthetic data effectively improve model performance, necessitating a strategic balance in the use of real versus synthetic data to optimize outcomes. Currently, the previously well-controlled integration of real and synthetic data is becoming uncontrollable. The widespread and unregulated dissemination of synthetic data online leads to the contamination of datasets traditionally compiled through web scraping, now mixed with unlabeled synthetic data. This trend portends a future where generative AI systems may increasingly rely blindly on consuming self-generated data, raising concerns about model performance and ethical issues. What will happen if generative AI continuously consumes itself without discernment? What measures can we take to mitigate the potential adverse effects? There is a significant gap in the scientific literature regarding the impact of synthetic data use in generative AI, particularly in terms of the fusion of multimodal information. To address this research gap, this review investigates the consequences of integrating synthetic data blindly on training generative AI on both image and text modalities and explores strategies to mitigate these effects. The goal is to offer a comprehensive view of synthetic data's role, advocating for a balanced approach to its use and exploring practices that promote the sustainable development of generative AI technologies in the era of large models.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)技術と大規模モデルは、画像、テキスト、音声、音楽など、さまざまな領域でリアルな出力を生み出している。 これらの高度な生成モデルを作成するには、特に大規模で高品質なデータセットなど、重要なリソースが必要である。 トレーニングコストを最小限に抑えるため、多くのアルゴリズム開発者は、モデル自身が作成したデータをコスト効率のよいトレーニングソリューションとして使用する。 しかし、すべての合成データがモデル性能を効果的に向上するわけではないため、結果の最適化には実データと合成データとの戦略的バランスが必要である。 現在、以前よく制御されていた実データと合成データの統合は制御不能になりつつある。 オンラインでの合成データの広範かつ非規制の拡散は、ウェブスクレイピングを通じて伝統的にコンパイルされたデータセットが汚染され、現在はラベルなしの合成データと混在している。 このトレンドは、生成型AIシステムが、自己生成データの使用に盲目的に依存するようになり、モデルパフォーマンスや倫理的問題への懸念が高まりつつある未来を後押しする。 生成的AIが認識せずに継続的に自分自身を消費するとどうなるのか? 潜在的な悪影響を軽減するために、どのような対策をとるべきでしょうか。 生成AIにおける合成データの利用の影響、特にマルチモーダル情報の融合に関して、科学文献には大きなギャップがある。 この研究ギャップに対処するために、画像とテキストのモダリティの両方で生成AIのトレーニングに盲目的に合成データを統合する結果について検討し、これらの効果を緩和するための戦略を探る。 目標は、合成データの役割を包括的に把握し、その使用に対するバランスのとれたアプローチを提唱し、大規模モデルの時代に生成AI技術の持続可能な開発を促進するプラクティスを探求することである。

関連論文リスト

• Synthetic data: How could it be used for infectious disease research? [0.16752458252726457]
  人工データセット生成の可能性に関連する潜在的な負の要因について懸念が高まっている。 これには、サイバー犯罪のような分野における生成的人工知能の潜在的な誤用が含まれる。 合成データは、特にデータプライバシ、研究、データセットのバランシングと機械学習モデルのバイアス低減において、大きなメリットを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T17:13:04Z)
• Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data [83.63271573197026]
  AIモデルの成功は、大規模で多様な、高品質なデータセットの可用性に依存している。 合成データは、現実世界のパターンを模倣する人工データを生成することによって、有望なソリューションとして現れてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T06:34:17Z)
• Synthetic Data in AI: Challenges, Applications, and Ethical Implications [16.01404243695338]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T09:03:30Z)
• Reimagining Synthetic Tabular Data Generation through Data-Centric AI: A Comprehensive Benchmark [56.8042116967334]
  合成データは、機械学習モデルのトレーニングの代替となる。 合成データが現実世界データの複雑なニュアンスを反映することを保証することは、難しい作業です。 本稿では,データ中心型AI技術の統合による合成データ生成プロセスのガイドの可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T20:32:02Z)
• AI-Generated Images as Data Source: The Dawn of Synthetic Era [61.879821573066216]
  生成AIは、現実世界の写真によく似た合成画像を作成する可能性を解き放った。 本稿では、これらのAI生成画像を新しいデータソースとして活用するという革新的な概念を探求する。 実際のデータとは対照的に、AI生成データには、未整合のアブリダンスやスケーラビリティなど、大きなメリットがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T06:55:19Z)
• On the Stability of Iterative Retraining of Generative Models on their own Data [56.153542044045224]
  混合データセットに対する生成モデルの訓練が与える影響について検討する。 まず、初期生成モデルがデータ分布を十分に近似する条件下で反復学習の安定性を実証する。 我々は、正規化フローと最先端拡散モデルを繰り返し訓練することにより、合成画像と自然画像の両方に関する我々の理論を実証的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T16:41:04Z)
• Synthetic data, real errors: how (not) to publish and use synthetic data [86.65594304109567]
  生成過程が下流MLタスクにどのように影響するかを示す。 本稿では、生成プロセスモデルパラメータの後方分布を近似するために、Deep Generative Ensemble (DGE)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T07:30:29Z)
• Beyond Privacy: Navigating the Opportunities and Challenges of Synthetic Data [91.52783572568214]
  合成データは、機械学習の世界において支配的な力となり、データセットを個々のニーズに合わせて調整できる未来を約束する。 合成データのより広範な妥当性と適用のために,コミュニティが克服すべき根本的な課題について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-07T16:38:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。