15:30 〜 15:50
[3K5-OS-2b-01] 生成データが今後のデータセットに与える影響について
キーワード：生成AI
GAN，VAEといった深層生成モデルの登場から10年が経ち，実際のデータと区別のつかないような高度なデータ生成が可能となった．
さまざまな企業が競って「生成AI」を公開しているため，今では一般ユーザーも生成モデルによってデータを生成しており，大量の生成データがインターネット上に投稿されるようになった．
一方，このような深層学習の成功は，インターネット上から収集した大量の高品質なデータに大きく依拠している．
今後，これまで同様にデータセットを作成した場合には生成データの混入が不可欠だが，これはどのような問題を引き起こすのだろうか？
本稿では，筆者らの論文 [Hataya et al. 2023] をもとに，主にコンピュータビジョン分野における本問題を議論する．
さまざまな企業が競って「生成AI」を公開しているため，今では一般ユーザーも生成モデルによってデータを生成しており，大量の生成データがインターネット上に投稿されるようになった．
一方，このような深層学習の成功は，インターネット上から収集した大量の高品質なデータに大きく依拠している．
今後，これまで同様にデータセットを作成した場合には生成データの混入が不可欠だが，これはどのような問題を引き起こすのだろうか？
本稿では，筆者らの論文 [Hataya et al. 2023] をもとに，主にコンピュータビジョン分野における本問題を議論する．
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