論文の概要: Supercharging Bayesian Inference with Reliable AI-Informed Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09834v1
• Date: Mon, 11 May 2026 00:21:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.443149
• Title: Supercharging Bayesian Inference with Reliable AI-Informed Priors
• Title（参考訳）: 信頼度の高いAIインフォームドプリミティブによるベイズ推論
• Authors: Jongwoo Choi, Sean O'Hagan,
• Abstract要約: そこで本稿では, 先行情報に使用する前に, 合成データを生成するAI誘発法則を正すAIインフォームド・プレエンシテーションの枠組みを提案する。 我々の修正されたAIプリエントは、標準的なアプローチに比べてバイアスを大幅に減らし、信頼できるインターバルのカバレッジを改善し、AIによる事前情報をより信頼性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7930955543692817
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern predictive systems encode beliefs that can act as useful prior information for statistical inference in data-limited settings. Using them for prior construction introduces a tradeoff: an informative prior built from a predictive model can sharpen inference from limited data, but also risks propagating error from the model into the posterior. We propose a framework for AI-informed prior elicitation that mitigates this tension by rectifying the AI-induced law that generates synthetic data before using it to inform a prior. The rectified law can be embedded into synthetic data-driven prior elicitation techniques, including as a base measure in a Dirichlet process (DP) prior on the data-generating process. We refer to the resulting prior and corresponding posterior as the rectified AI prior and rectified AI posterior. We establish Gaussian asymptotics for the rectified AI posterior under non-vanishing prior strength and derive a first-order expression for its centering bias. Our rectified AI priors substantially reduce bias compared to standard approaches, improve the coverage of credible intervals, and make AI-powered prior information more reliable. We additionally apply the rectified AI prior to a real skin disease classification task and show that it can meaningfully boost predictive performance.
• Abstract（参考訳）: 現代の予測システムは、データ制限設定における統計的推論のための有用な事前情報として機能する信念を符号化する。 予測モデルから構築された情報的事前は、限られたデータから推測を絞り込むだけでなく、モデルから後部へのエラーの伝播のリスクも負う。 本稿では,この緊張を緩和するAIインフォームド・プレエンシテーションの枠組みを提案し,その前に合成データを生成するAIインフォームド・ルールを修正し,先行情報を伝達する。 修正された法則は、データ生成プロセスに先立って、ディリクレプロセス(DP)の基盤となる指標を含む、合成データ駆動の先取り手法に組み込むことができる。 得られた先行および対応する後部を、修正AI前部および修正AI後部と呼ぶ。 我々は、非消滅前の強みの下で修正AI後部に対するガウス的漸近を定め、その中心バイアスに対する一階述語表現を導出する。 我々の修正されたAIプリエントは、標準的なアプローチに比べてバイアスを大幅に減らし、信頼できるインターバルのカバレッジを改善し、AIによる事前情報をより信頼性を高める。 さらに, 皮膚疾患分類タスクに先立って修正AIを適用し, 予測性能を有意に向上させることができることを示す。

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