論文の概要: Opportunities and Challenges of Frontier Data Governance With Synthetic Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17414v1
- Date: Fri, 21 Mar 2025 00:30:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:40:04.432197
- Title: Opportunities and Challenges of Frontier Data Governance With Synthetic Data
- Title（参考訳）: 合成データによるフロンティアデータガバナンスの可能性と課題
- Authors: Madhavendra Thakur, Jason Hausenloy,
- Abstract要約: 合成データがもたらす3つの重要なガバナンスと説明責任の課題を特定します。
相関学習, バイアス緩和, 値強化に対する合成データの適用性について検討した。
これらは合成データのリスクに対処するだけでなく、将来のフロンティアの統治にとって重要なレバーとして機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Synthetic data, or data generated by machine learning models, is increasingly emerging as a solution to the data access problem. However, its use introduces significant governance and accountability challenges, and potentially debases existing governance paradigms, such as compute and data governance. In this paper, we identify 3 key governance and accountability challenges that synthetic data poses - it can enable the increased emergence of malicious actors, spontaneous biases and value drift. We thus craft 3 technical mechanisms to address these specific challenges, finding applications for synthetic data towards adversarial training, bias mitigation and value reinforcement. These could not only counteract the risks of synthetic data, but serve as critical levers for governance of the frontier in the future.
- Abstract（参考訳）: データアクセス問題の解決策として、合成データ(機械学習モデルによって生成されたデータ)がますます現れている。
しかし、その利用は大きなガバナンスとアカウンタビリティの課題を導入し、計算やデータガバナンスといった既存のガバナンスパラダイムを非ベースにする可能性がある。
本稿では、合成データがもたらす3つの重要なガバナンスと説明責任の課題を特定し、悪意あるアクターの出現の増加、自発的なバイアス、価値の漂流を可能にする。
そこで我々は、これらの課題に対処するための3つの技術的メカニズムを構築し、敵対的トレーニング、バイアス軽減、価値強化への合成データの適用を探索する。
これらは合成データのリスクに対処するだけでなく、将来のフロンティアの統治にとって重要なレバーとして機能する。
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