人工智能中的合成数据:挑战、应用与伦理影响
机器学习
2024-01-04 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
在快速发展的人工智能领域,合成数据集的创建与利用变得日益重要。本报告深入探讨了合成数据的多个方面,特别强调了这些数据集可能蕴含的挑战与潜在偏差。报告探讨了合成数据生成背后的方法论,涵盖从传统统计模型到先进深度学习技术的各种方法,并考察了其在不同领域的应用。报告还批判性地探讨了与合成数据集相关的伦理考量和法律影响,强调了在人工智能开发中建立确保公平性、减轻偏差并维护伦理标准的机制的迫切需求。
引用
@article{arxiv.2401.01629,
title = {Synthetic Data in AI: Challenges, Applications, and Ethical Implications},
author = {Shuang Hao and Wenfeng Han and Tao Jiang and Yiping Li and Haonan Wu and Chunlin Zhong and Zhangjun Zhou and He Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.01629},
year = {2024}
}