論文の概要: Harnessing Synthetic Data from Generative AI for Statistical Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05396v1
• Date: Thu, 05 Mar 2026 17:24:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-06 22:06:11.339719
• Title: Harnessing Synthetic Data from Generative AI for Statistical Inference
• Title（参考訳）: 統計的推論のための生成AIからの合成データの調和
• Authors: Ahmad Abdel-Azim, Ruoyu Wang, Xihong Lin,
• Abstract要約: 本稿では, 統計学的観点から, 合成データ生成と利用の現況を概観する。 我々は,近代的な生成モデルの主要なクラス,それらのユースケース,およびそれらが提供するメリットについて調査する。 合成データを実観測用サロゲートとして処理した場合に発生する一般的な落とし穴について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0353292419288485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of generative AI models has dramatically expanded the availability and use of synthetic data across scientific, industrial, and policy domains. While these developments open new possibilities for data analysis, they also raise fundamental statistical questions about when synthetic data can be used in a valid, reliable, and principled manner. This paper reviews the current landscape of synthetic data generation and use from a statistical perspective, with the goal of clarifying the assumptions under which synthetic data can meaningfully support downstream discovery, inference, and prediction. We survey major classes of modern generative models, their intended use cases, and the benefits they offer, while also highlighting their limitations and characteristic failure modes. We additionally examine common pitfalls that arise when synthetic data are treated as surrogates for real observations, including biases from model misspecification, attenuated uncertainty, and difficulties in generalization. Building on these insights, we discuss emerging frameworks for the principled use of synthetic data. We conclude with practical recommendations, open problems, and cautions intended to guide both method developers and applied researchers.
• Abstract（参考訳）: 生成型AIモデルの出現により、科学、産業、政策ドメインにわたる合成データの可用性と利用が劇的に拡大した。 これらの開発は、データ分析の新たな可能性を開く一方で、合成データが有効で信頼性があり、原則化された方法でいつ使われるかという基本的な統計的疑問も提起している。 本稿では, 合成データの生成と利用の現状を統計的観点から概観し, 合成データが下流の発見, 推測, 予測を有意義に支援できるという仮定を明確にすることを目的としている。 我々は、現代の生成モデルの主要なクラス、それらのユースケース、それらが提供するメリットを調査し、それらの制限と特徴的な障害モードを強調した。 さらに,合成データを実際の観測のための代理として扱う際に生じる共通の落とし穴についても検討する。 これらの知見に基づいて、我々は合成データの原則的利用のための新しいフレームワークについて論じる。 我々は,メソッド開発者と応用研究者の両方を指導することを目的とした,実践的な勧告,オープンな問題,そして注意を締めくくる。

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