Statistische Methoden in Generatieve AI

Statistical Methods in Generative AI

September 8, 2025

Auteurs: Edgar Dobriban

cs.AI

Samenvatting

Generatieve Kunstmatige Intelligentie ontwikkelt zich als een belangrijke technologie, die veelbelovend is om transformerend te werken in diverse domeinen. Tegelijkertijd zijn generatieve AI-technieken gebaseerd op steekproeven uit probabilistische modellen, en standaard bieden ze geen garanties over correctheid, veiligheid, eerlijkheid of andere eigenschappen. Statistische methoden bieden een veelbelovende potentiële aanpak om de betrouwbaarheid van generatieve AI-technieken te verbeteren. Daarnaast zijn statistische methoden ook veelbelovend voor het verbeteren van de kwaliteit en efficiëntie van AI-evaluatie, evenals voor het ontwerpen van interventies en experimenten in AI. In dit artikel bespreken we een deel van het bestaande werk over deze onderwerpen, waarbij we zowel de algemene statistische technieken uitleggen als hun toepassingen op generatieve AI. We bespreken ook beperkingen en mogelijke toekomstige richtingen.

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.