論文の概要: When AI Eats Itself: On the Caveats of AI Autophagy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09597v3
• Date: Fri, 08 Nov 2024 10:51:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:57.319961
• Title: When AI Eats Itself: On the Caveats of AI Autophagy
• Title（参考訳）: AIが自分自身を食べるとき:AIオートファジーの障害について
• 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: AIオートファジー現象は、生成的AIシステムが認識せずに自分たちのアウトプットを消費する未来を示唆している。 本研究では、既存の文献を調査し、AIオートファジーの結果を掘り下げ、関連するリスクを分析し、その影響を軽減するための戦略を探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.641925577551557
• License:
• 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 minimise 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 optimise 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, known as the AI autophagy phenomenon, suggests a future where generative AI systems may increasingly consume their own outputs without discernment, raising concerns about model performance, reliability, and ethical implications. What will happen if generative AI continuously consumes itself without discernment? What measures can we take to mitigate the potential adverse effects? To address these research questions, this study examines the existing literature, delving into the consequences of AI autophagy, analyzing the associated risks, and exploring strategies to mitigate its impact. Our aim is to provide a comprehensive perspective on this phenomenon advocating for a balanced approach that promotes 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利用する。 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。 この傾向はAIオートファジー現象として知られており、生成型AIシステムが識別せずに自分たちのアウトプットを消費し、モデルの性能、信頼性、倫理的意味に関する懸念を提起する未来を示唆している。 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。 これらの研究課題に対処するために、既存の文献を調査し、AIオートファジーの結果を調べ、関連するリスクを分析し、その影響を軽減するための戦略を探求する。 我々の目標は、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ためのバランスのとれたアプローチを提唱するこの現象に関する包括的な視点を提供することである。

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