Jan, 2024

人工智能中的合成数据：挑战、应用和伦理影响

PDF
TL;DR在快速发展的人工智能领域中，合成数据集的创建和利用日益重要。此报告重点探讨了合成数据的多方面特点，尤其强调了这些数据集可能存在的挑战和潜在偏见。它探讨了合成数据生成的方法，涉及传统统计模型到先进深度学习技术，并研究了它们在不同领域的应用。此报告还批判性地讨论合成数据集涉及的道德考虑和法律影响，突出了确保公平性、减轻偏见和维护人工智能发展中的道德标准的机制的紧迫性。
artificial intelligencesynthetic datasetschallengesbiasesethical considerations
发现论文，激发创造
  • 使用合成数据训练 AI 模型：可持续发展的机遇与风险

    研究了合成数据的政策，包括创建、利用和传播。必须在保护隐私和数据的可用性之间找到平衡，并制定标准化准则来应对合成数据的挑战。

    Aug, 2023

  • 语言模型生成的合成数据的最佳实践和经验教训

    人工智能模型的成功依赖于大规模、多样化、高质量的数据集的可用性，而由于数据稀缺、隐私问题和高成本，获取这些数据集可能具有挑战性。合成数据作为一种有前景的解决方案出现，通过生成模仿真实世界模式的人工数据。本文提供了合成数据研究的概述，并讨论了其应用、挑战和未来方向。我们通过先前研究中的实证证据来展示其有效性，并强调确保其真实性、保真性和无偏性的重要性。我们强调了在使用合成数据构建更强大、包容性和可信赖的语言模型时的责任使用的需求。

    Apr, 2024

  • 超越隐私：合成数据的机遇与挑战

    本文探讨生成模型产生的合成数据可能成为机器学习领域的主导力量，可以创造更公平的数据、进行数据增强和模拟，尤其是在 ChatGPT 生成的文本方面。然而，在使用合成数据时，社区需要克服许多基本的挑战，其中最重要的是量化我们能够信任的查找或预测的程度。

    Apr, 2023

  • 深度学习的合成数据

    本研究展示了合成数据的各种发展和应用方向，其中讨论合成数据的基本计算机视觉问题、室内外场景合成及数据应用、机器人仿真环境、合成数据在隐私相关应用方面的重要性，同时概括了如何改进和生产合成数据的替代方法。其次，介绍了合成数据转化后的真实应用存在的问题，最后，着重强调了未来在合成数据研究方面的最有潜力的方向。

    Sep, 2019

  • 企业部署隐私保护合成数据的挑战

    研究挑战性合成数据方案的企业部署，重点关注由大量个人高度敏感数据引起的隐私问题，并将挑战系统化为五个主要组别：i) 生成，ii) 基础架构和体系结构，iii) 治理，iv) 合规和规范，v) 采纳。此外，我们讨论了企业可以采用的战略和系统方法，以有效应对这些挑战并通过实现的解决方案建立信任。

    Jul, 2023

  • 人脸识别的合成数据：现状和未来前景

    该研究论文探讨了合成面部数据在人脸识别领域中的应用及近期进展，以及由此带来的挑战和未来前景。研究提出合成数据作为隐私友好的替代品具有很大的潜力。

    May, 2023

  • 使用合成数据生成器研究偏见：实证证据与哲学解释

    本文提出了一种框架来生成具有特定类型偏差和它们的组合的合成数据，以分析在机器学习模型中存在的各种偏差，讨论它们与道德和正义框架的关系，并利用我们提出的合成数据发生器在不同场景中（包括存在不同偏差组合的场景）进行实验，因此分析了偏差对未减轻和减轻的机器学习模型的性能和公平度指标的影响。

    Sep, 2022

  • 推动高级分析中合成数据使用的分类

    通过对于合成数据具有的潜力进行分析，本文提出了将合成数据用于高级分析系统的税 onomic，并为其应用场景进行了评估，以揭示继续研究的机会。

    Dec, 2022

  • 生成人工智能用于合成数据生成：方法、挑战与未来

    该论文探讨利用巨大的大语言模型生成特定任务训练数据的先进技术，介绍了方法论、评估技术和实际应用，并讨论了当前的限制和未来研究的潜在路径。

    Mar, 2024

  • 虚假数据的真实风险：合成数据、多元化借名和绕过同意

    使用合成数据的机器学习系统存在两个主要风险：通过增加数据集的多样性和代表性，使用合成数据会导致虚假信心的高风险；同时，使用合成数据还会规避数据使用授权，对现有的治理和道德实践产生复杂影响，将数据与受影响个体分离开，可能使算法引发的伤害权力进一步集中。

    May, 2024