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Las organizaciones de medios crean pautas para el uso responsable de la IA en el periodismo.

Un nuevo método aborda la privacidad y la equidad en los modelos de regresión usando ajustes innovadores.

Un método para mejorar la equidad en los modelos de clasificación para áreas sensibles.

Este estudio examina el sesgo en modelos de Aprendizaje Continuo para imágenes médicas.

Examinando la justicia en sistemas de aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones éticas.

Examinando cómo la tecnología afecta la equidad y el sesgo en la salud mental.

Un nuevo método mejora la equidad en las predicciones de casos de COVID-19 entre grupos raciales.

Este artículo habla sobre el impacto de los LLMs en la equidad del comercio electrónico.

Los profesionales de IA comparten sus opiniones sobre la IA confiable y sus desafíos.

Este artículo habla sobre la importancia de la equidad en las predicciones de aprendizaje automático.

¿Los modelos de IA avanzados se alinean con los valores morales humanos?

Mejorando la equidad en la IA al involucrar a expertos en el tema en la generación de datos.

Un estudio sobre cómo mejorar la equidad en la asignación de tareas para los proveedores de servicio y las tareas.

Un enfoque novedoso mejora el rendimiento y la equidad en el aprendizaje federado.

Examinando la relación entre la privacidad diferencial local y la equidad en sistemas de ML.

Este artículo habla sobre la importancia de las prácticas de datos para la equidad en el aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre las manipulaciones y fallos de los gráficos PD en la justicia de la IA.

Un nuevo algoritmo mejora la verificación de redes neuronales para su confiabilidad y equidad.

Investigando los efectos de LoRA en la equidad entre diferentes grupos en el aprendizaje automático.

Este estudio examina cómo las medidas conjuntas evalúan la equidad y la relevancia en los sistemas de recomendación.

Un nuevo enfoque mejora la equidad al identificar el discurso de odio entre diferentes grupos.

Un examen de cómo las elecciones de algoritmos afectan a las personas en decisiones críticas.

Un nuevo método mejora la eficiencia y la equidad en las operaciones de picking en almacenes con robots.

Este artículo revisa la importancia de la equidad en los sistemas de intercambio y sugiere un nuevo enfoque.

El papel creciente de la IA en el reclutamiento genera preocupaciones sobre el sesgo y la equidad.

La investigación revela sesgos en los sistemas de detección de objetos que afectan la seguridad en vehículos autónomos.

Una mirada a las particiones estables y su papel en emparejar a las personas según sus preferencias.

Un método práctico para mejorar la equidad en los algoritmos sin sacrificar la precisión.

Un marco que detecta anomalías en gráficos mientras promueve un trato justo.

Esta investigación examina la equidad de los modelos de aprendizaje auto-supervisado entre diferentes grupos demográficos.

Examinando el papel de la aleatorización en la creación de sistemas de aprendizaje automático justos.

Explorando los beneficios de los conjuntos de reglas para la modelación predictiva ética.

Un nuevo enfoque para medir la equidad en las admisiones universitarias y las evaluaciones de crédito.

Este artículo habla sobre la medición de la equidad en los sistemas de recomendación y propone métodos de muestreo.

Analizando la precisión de las predicciones en diferentes comunidades para una distribución equitativa de recursos de salud.

La investigación muestra cómo la demografía influye en las opiniones sobre la equidad en la moderación de contenido de IA.

Este paper habla sobre métodos para asegurar la equidad en la IA a través de técnicas de aprendizaje auto-supervisado.

Un nuevo marco aborda los conflictos de equidad en el aprendizaje automático de manera efectiva.

Probar LLMs es clave para aplicaciones de IA seguras y efectivas.