生成AIにおける統計的手法

要旨

生成人工知能（Generative Artificial Intelligence）は重要な技術として台頭しつつあり、多くの分野において変革をもたらす可能性を秘めています。一方で、生成AI技術は確率モデルからのサンプリングに基づいており、デフォルトでは、その正しさ、安全性、公平性、その他の特性について保証がありません。統計的手法は、生成AI技術の信頼性を向上させる有望なアプローチを提供します。さらに、統計的手法は、AI評価の品質と効率を向上させるだけでなく、AIにおける介入や実験を設計するためにも有望です。本論文では、これらのトピックに関する既存の研究をレビューし、使用されている一般的な統計的手法と、それらが生成AIにどのように応用されているかを説明します。また、制約と今後の可能性についても議論します。

English

Generative Artificial Intelligence is emerging as an important technology, promising to be transformative in many areas. At the same time, generative AI techniques are based on sampling from probabilistic models, and by default, they come with no guarantees about correctness, safety, fairness, or other properties. Statistical methods offer a promising potential approach to improve the reliability of generative AI techniques. In addition, statistical methods are also promising for improving the quality and efficiency of AI evaluation, as well as for designing interventions and experiments in AI. In this paper, we review some of the existing work on these topics, explaining both the general statistical techniques used, as well as their applications to generative AI. We also discuss limitations and potential future directions.

生成AIにおける統計的手法

Statistical Methods in Generative AI

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