Статистические методы в генеративном искусственном интеллекте
Statistical Methods in Generative AI
September 8, 2025
Авторы: Edgar Dobriban
cs.AI
Аннотация
Генеративный искусственный интеллект становится важной технологией, обещая быть трансформационной во многих областях. В то же время, методы генеративного ИИ основаны на выборке из вероятностных моделей и по умолчанию не предоставляют гарантий корректности, безопасности, справедливости или других свойств. Статистические методы предлагают перспективный подход для повышения надежности методов генеративного ИИ. Кроме того, статистические методы также перспективны для улучшения качества и эффективности оценки ИИ, а также для разработки вмешательств и экспериментов в области ИИ.
В данной статье мы рассматриваем некоторые существующие работы по этим темам, объясняя как общие статистические методы, так и их применение к генеративному ИИ. Мы также обсуждаем ограничения и потенциальные направления для будущих исследований.
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.