Neuste Artikel für Soziale Gerechtigkeit

KI hilft dabei, Vorurteile in medizinischen Lehrmaterialien zu erkennen und zu reduzieren, um gerechtere Gesundheitsversorgung zu erreichen.

Ein Blick darauf, wie Vergleichsgrössen helfen, algorithmische Diskriminierung zu erkennen.

Diese Studie bewertet Methoden zur Messung von Bias bei der Antisemitismus-Erkennung mit GPT-3.5-Turbo.

Eine neue Webanwendung hilft bei der Reintegration von Leuten, die aus dem Gefängnis entlassen wurden.

Dieser Artikel spricht über die Bedeutung von Datenpraktiken für Fairness im maschinellen Lernen.

Diese Studie analysiert, wie vergangene Entscheidungen die sozialen Wohlfahrtsfunktionen der Entscheidungsträger offenbaren.

Eine Studie über die sozialen Auswirkungen der Teilnahme an HIV-Forschung bei SGE-Personen.

Dieser Artikel untersucht die Rolle der Community-Teilnahme bei der Entwicklung von KI-Systemen.

Eine neue Methode zur Messung der Energielast hebt die Unterschiede bei den Strompreisen hervor.

Untersuchung laufender Gesundheitsungleichheiten und Strategien für sinnvolle Veränderungen.

Eine praktische Methode, um die Fairness in Algorithmen zu verbessern, ohne die Genauigkeit zu opfern.

Dieser Artikel schaut sich an, wie KI marginalisierte Gruppen beeinflussen kann und wie man die Ergebnisse verbessern kann.

Eine neue Methode zeigt tiefere Einblicke in die Einkommensschere zwischen den ethnischen Gruppen.

Untersuchen, wie strukturelle Änderungen die Fairness bei der Genehmigung von Hypothekendarlehen verbessern können.

Diese Studie befasst sich mit Fairness bei KI-Kreditbewertung und ihren sozialen Auswirkungen.

Eine neue Methode kombiniert Strategien, um die Fairness bei Verbrechensprognosen zu verbessern.

Ein neuer Ansatz zur Messung von Fairness bei Hochschulzulassungen und Kreditbewertungen.

Die Vorhersagegenauigkeit in verschiedenen Gemeinden analysieren, um eine gerechte Verteilung von Gesundheitsressourcen zu gewährleisten.

Forschung zeigt, wie Demografie die Ansichten über Fairness in der KI-Inhaltsmoderation beeinflusst.

Ein neues Tool soll den Transport für Frauen, die Abtreibungsdienste suchen, verbessern.

Vorurteile in Algorithmen angehen, um Fairness in verschiedenen Bereichen zu fördern.

Faire Datensätze sind entscheidend für unvoreingenommene Machine-Learning-Modelle.

Untersuchung der Auswirkungen von Dialekten auf die Genauigkeit der Erkennung von Sprachvorurteilen.

Studie zeigt Vorurteile bei KI-Einstellungsempfehlungen basierend auf den Namen der Bewerber.

Eine Studie hebt Diskrepanzen beim Zugang zu KI zwischen ethnischen Gruppen hervor.

Ein Blick auf die universelle Gesundheitsversorgung und ihre Bedeutung für den Zugang zur Gesundheitsversorgung.

Techniken zur Reduzierung von Vorurteilen in fortgeschrittenen Sprachmodellen erkunden.

Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Kohlenstoffemissionen, Glück und Umweltfaktoren.

Neue Methode geht auf regionale Unterschiede bei der Bewertung von Geschlechtervorurteilen ein.

Fairpriori verbessert die Fairness-Tests im maschinellen Lernen und konzentriert sich auf intersektionale Vorurteile.

Biases bei der Gesichtserkennung durch ausgewogene Trainingsdatensätze angehen.

Untersuchung des Bedarfs an Fairness in der KI und ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft.

Tools wie OxonFair helfen, Fairness in der KI-Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Studie zeigt Privatsphäre-Risiken und rassistische Vorurteile in den Polizeiberichten von Chicago.

Ein Blick auf die Prinzipien der fairen Aufteilung und ihre Bedeutung beim Teilen von Ressourcen.

Untersuchung der Auswirkungen von Wissensaustausch-Vorurteilen im Internet.

Ein Blick auf Methoden zur Reduzierung von Vorurteilen in automatisierten Entscheidungen mithilfe von Fair Representation Learning.

In diesem Papier geht's darum, wie man Verzerrungen in KI-Bildern und Textdaten reduzieren kann.

Ein Blick auf faire Ressourcenverteilung im Wohnungswesen.

Faire Energieübergänge erfordern ein Gleichgewicht zwischen Nutzen und Lasten in den Gemeinden.