Últimos artículos para Ética de la Tecnología

Un marco para entender nuestra dependencia de la IA en la toma de decisiones.

Este documento examina las inyecciones de prompts y sus implicaciones para los modelos de IA.

Examinando cómo los modelos de resumen reflejan sesgos en opiniones políticas.

Este estudio analiza cómo los LLMs pueden predecir los posibles daños de la IA.

Examinando la amplificación de daño en modelos de texto a imagen y su impacto en la sociedad.

Un nuevo marco ayuda a los modelos generativos a olvidar datos sensibles sin perder rendimiento.

Este estudio investiga ataques de jailbreaking en modelos de lenguaje grandes multimodales.

Investigando riesgos de seguridad y métodos de detección para modelos de difusión.

Examinando cómo el aprendizaje automático perpetúa los sesgos de género y sus efectos emocionales.

Examinando la relación entre las leyes de protección de datos y las prácticas de aprendizaje automático.

Explorando métodos para proteger los datos personales en un mundo impulsado por la información.

Explorando cómo la fricción puede mejorar las experiencias de usuario en IA.

Un análisis de las cualidades y desafíos de las explicaciones de modelos de lenguaje.

Examinando las limitaciones de los LLMs para entender y retener información temporal.

Nuevos métodos de marca de agua mejoran la variedad de texto y la detección en contenido generado por máquinas.

Un análisis de cómo se captura la atención y su impacto en la sociedad.

Este artículo examina los peligros de la sintonización dañina en los modelos de lenguaje.

Nuevos métodos aseguran los datos en la IA mientras garantizan cálculos efectivos.

Un método para eliminar habilidades no deseadas de los modelos de lenguaje mientras se mantienen intactas las funciones esenciales.

Un nuevo estándar busca medir y mitigar los peligros relacionados con la IA.

Un marco para evaluar sesgos en las recomendaciones generadas por modelos de lenguaje grandes.

Métodos para minimizar el sesgo en modelos de lenguaje grandes para resultados más justos.

Este documento analiza el sesgo de género en los modelos de lenguaje grandes y propone métodos de medición.

Evaluando cómo los sesgos en los modelos de lenguaje afectan las aplicaciones del mundo real.

Un nuevo modelo crea imágenes realistas a partir de características de identidad usando aprendizaje automático.

Explorando las características clave y los desafíos de desarrollar sistemas de IA confiables.

Un estudio de las técnicas usadas para eludir las medidas de seguridad en los modelos de lenguaje de IA.

Un estudio que mide el sesgo político en modelos de lenguaje grandes a través de la postura y el encuadre.

Una mirada más cercana a los circuitos de características dispersas en los modelos de lenguaje y sus implicaciones.

Explorando la importancia de un razonamiento comprensible en las predicciones de IA.

Un marco para mejorar la seguridad y confiabilidad de los modelos de lenguaje grandes.

Explorando el papel de la ética en la tecnología de traducción de idiomas.

Examinando cómo el olvido de máquinas puede exponer datos sensibles.

El benchmark ALERT evalúa los riesgos de seguridad en los modelos de lenguaje para mejorar sus respuestas.

Una nueva herramienta para hacer que las imágenes sean más seguras y responsables.

La investigación investiga los sesgos en los modelos de lenguaje turcos y sus impactos en la sociedad.

Aprende cómo el Contexto Dirigido mejora las respuestas de los modelos de lenguaje a través del uso adaptable del contexto.

Investigaciones recientes desafían la simplicidad de la Teoría del Neurona del Conocimiento en los modelos de lenguaje.

La investigación aborda las preocupaciones de privacidad en los modelos de lenguaje a través de métodos innovadores de desaprendizaje.

La investigación revela sesgos en las herramientas de IA utilizadas para contratar, basados en la raza y el género.