Computerwissenschaften - Computer und Gesellschaft

Personennamen-Kombinationen spiegeln die öffentliche Meinung über prominente Persönlichkeiten in Deutschland wider.

Die Rolle von Sprachmodellen bei der Unterstützung des kritischen Denkens unter Philosophen untersuchen.

ALERT-Benchmark bewertet Sicherheitsrisiken in Sprachmodellen, um deren Antworten zu verbessern.

Wie gut stellt Google Wähler*innen Informationen zu Wahlen zur Verfügung?

Untersuchung der Rolle von virtuellen Laboren bei der Einbindung von Schüler*innen in Cybersecurity-Kurse.

Eine neue Methode verbessert die Fairness bei der KI-Entscheidungsfindung, ohne bestehende Modelle zu verändern.

Ein neues Framework für sicherere Interaktionen mit grossen Sprachmodellen.

KI-Tools verbessern, wie Dozenten Design-Studenten bewerten und unterstützen.

Dieser Artikel untersucht, wie Entwickler staatliche Gelder in OSS-Projekten wie scikit-learn sehen.

Eine Studie zeigt, wie die Algorithmen von Twitter politische Meinungen und Echokammern beeinflussen.

IBis bietet eine Blockchain-Lösung für Urheberrechte bei der Nutzung von AI-Daten.

Schüler denken über den Einsatz von Sprachmodellen in ethischen Diskussionen nach.

Untersuchen, wie Online-Kurse Geschlechterunterschiede beim Engagement der Schüler während der Pandemie beeinflusst haben.

Deep Learning prägt die Bildung durch personalisiertes Lernen und fortschrittliche Bewertungsmethoden.

Diese Studie untersucht, wie Nachrichtenagenturen die Meinungen zum Maskentragen während der Pandemie geprägt haben.

Die Einführung von Zufälligkeit kann die Fairness bei Entscheidungen zur Ressourcenverteilung verbessern.

Eine neue Methode zielt darauf ab, die Fairness im Maschinenlernen zu verbessern, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Entwickler müssen nachweisen, dass KI-Systeme sicher sind, um Risiken effektiv zu managen.

Untersuchung der Auswirkungen und Lösungen für das Leerfahren von Stadtbusse.

Untersuchen, warum es problematisch ist, Robotern Rechte zu gewähren.

Bewertung der Qualität von Wikipedia-Artikeln anhand sprachunabhängiger Merkmale.

Forschung zeigt, wie wichtig Fairness in maschinellen Lern-Sprachdarstellungen ist.

Ein umfassender Blick auf die Rolle und Effektivität von Triggerwarnungen.

Ein Überblick über rechtliche Herausforderungen bei der Entwicklung und Nutzung von generativer KI.

Methoden erkunden, um Fairness in Klassifikationssystemen zu erreichen, ohne die Leistung zu opfern.

Eine webbasierte Plattform verbessert Tischübungen für besseres Lernen im Bereich Computing.

Die Notwendigkeit fairer Vertretung bei der Neuzuteilung von Wahlkreisen durch wettbewerbsfähige Bezirke prüfen.

Untersuchung, wie das kollektive Gedächtnis des Arabischen Frühlings in der englischen und der arabischen Wikipedia variiert.

Diese Studie analysiert Sprachvorurteile, die Geschlecht und Rasse in verschiedenen Texten betreffen.

Strategien zur Bekämpfung schädlicher Geschlechterstereotype in Online-Interaktionen.

Ein technologiegetriebener Ansatz, um die Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften im Taxi zu verbessern.

Diese Studie bewertet, wie LLMs Fragen zu Programmiercode beantworten.

Eine neuartige Methode, um Fairness in KI-Systemen mit historischen Daten zu gewährleisten.

Die Analyse von Fairness in Algorithmen und deren rechtlichen Auswirkungen.

Ein Blick auf gemeinsame Bildungsanstrengungen im Bereich der Geheimdienste in ganz Europa.

RAGAR kombiniert Text und Bilder, um die politische Faktenprüfung zu verbessern.

Untersuchung der Unterschiede beim Zugang zu generativen KI-Tools in verschiedenen Gemeinschaften.

Untersuchen, wie Transparenz und Anreize das Teilen von Nutzerdaten auf Amazon beeinflussen.

Verantwortung und Nachvollziehbarkeit in ML durch verbesserte Forschungsansprüche angehen.

Dieser Artikel untersucht, wie die Strompreise die CO2-Emissionen in Haushalten beeinflussen.