Computerwissenschaften - Computer und Gesellschaft

Eine Ressource, um die Auswirkungen und Trends von politischen Deepfakes zu studieren.

Untersuchung von Online-Gesprächen über Waffenprobleme und Nutzerinteraktionen.

Untersuchung der öffentlichen Wahrnehmung von KI-generierten Nachrichten und deren Auswirkungen.

Automatisierter Journalismus nutzt Technik, um die Nachrichtenbeschaffung und Berichterstattung zu verändern.

Aktuelle Lücken in den Daten-Transparenzpraktiken von KI-Systemen erkunden.

Überprüfung ethischer Fragen bei der Nutzung von Sprachmodellen für psychiatrische Erkrankungen.

Erforschen eines Regierungsprogramms zum Schutz der Gesellschaft vor KI-bezogenen Risiken.

Untersuchung der Auswirkungen von automatisierter Moderation auf Redebezüge zu Identitätsgruppen.

Ein neuer Datensatz soll faire Wohn- und Kreditpraktiken fördern.

Untersuchung des Bedarfs an ethischen Richtlinien in der Komplexitätsforschung.

KI-Erklärungen können beim Lernen helfen, hinterlassen aber keinen nachhaltigen Eindruck.

Änderungen beim Datenschutz der Volkszählung wecken Bedenken für faire Neuzusammenstellungen der Wahlkreise.

Forschung zur Verbesserung der Fairness bei Wohltätigkeitsspenden durch bessere Werkzeuge.

Untersuchen, wie Haftung und Versicherung AI-Risiken mindern können.

Erforschen, wie automatische Inhaltserkennung die Privatsphäre der Nutzer bei Smart-TVs beeinflusst.

Die Risiken und Herausforderungen von KI-Technologie in medizinischen Anwendungen untersuchen.

Ein Blick auf Turings Einfluss auf moderne KI und maschinelles Lernen.

Ein neues Tool bietet schnelles Feedback für Programmieraufgaben.

Eine Studie zeigt, dass die Leute LLMs für rechtliche Ratschläge mehr vertrauen als Anwälten.

GPT-UGRD bietet einen neuen Ansatz für Forschungsaufgaben an Bildungseinrichtungen.

Ein Blick darauf, wie Process Mining Bildung verbessern und den Schüler*innen zum Erfolg verhelfen kann.

Studenten lernen, echte Kundenbedürfnisse durch die Peer-Kunden-Methode zu priorisieren.

Foundation-Modelle verbessern die Emotionserkennung und Interaktion in der Affektiven Informatik.

Eine strukturierte Methode zur Bewertung der Effektivität von KI-Sicherheitsrahmen.

Dieser Artikel untersucht Vorurteile in TTI-Systemen und die Rolle von Embeddings.

Dieses Papier stellt eine Methode vor, um Fairness in Mehrausgaben-Maschinenlernmodellen zu verbessern.

Diese Studie untersucht Geschlechtervorurteile bei der Vorhersage von Stress und Müdigkeit bei Piloten.

Ein Rahmen, um kooperatives Verhalten mit fortschrittlicher KI-Technologie zu verbessern.

Untersuchung von COVID-19 Fehlinformationen auf YouTube in den USA und Südafrika.

Internationale Zusammenarbeit ist wichtig für Sicherheitsstandards in der KI.

Die Vorteile und Herausforderungen von KI-Begleitern, die Benutzerinteraktionen speichern.

Untersuchen des langsamen Fortschritts in Richtung der UN-Ziele 2030 in verschiedenen Ländern.

ARTAI hat sich zum Ziel gesetzt, die gesellschaftlichen Auswirkungen von Empfehlungssystemen zu bewerten und die Transparenz zu erhöhen.

Erforschung der Wahrnehmungen von Stakeholdern hinsichtlich Fairness in maschinellen Lernmodellen trotz Vielfältigkeit.

In diesem Artikel werden die Unterschiede in der Behandlung von männlichen und weiblichen Kandidaten in Vorstellungsgesprächen aufgezeigt.

Starke Basis-Modelle verbessern die Bewertung von ML-Systemen im Gesundheitswesen.

Diese Studie untersucht, wie Gefühle unsere Entscheidungen beeinflussen, persönliche Informationen zu teilen.

Die Herausforderungen und Lösungen für die Internetsicherheit von Kindern in Tansania untersuchen.

Diese Studie untersucht, wie personalisierte Geschichten unterschiedliche Leser ansprechen.

Forscher bringen das STOP-Dataset raus, um Bias in Sprachmodellen zu analysieren.