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Examinando cómo los T2Is retratan las identidades de castas y refuerzan estereotipos.

Un estudio revela posibles filtraciones de información personal de identidad por parte de VLMs.

Examinando el papel de la IA cuestionable para la equidad y la responsabilidad.

Un nuevo marco mejora la alineación de los modelos de lenguaje con las preferencias de los usuarios.

La investigación explora cómo estimar estadísticas mientras se respetan las necesidades de privacidad de los usuarios.

Un nuevo conjunto de datos resalta los sesgos en los modelos de lenguaje según el género y la edad.

Los chatbots de IA pueden crear recuerdos falsos, lo que genera preocupaciones en entornos legales.

Nuevos métodos mejoran el reconocimiento facial y abordan las preocupaciones sobre la privacidad.

Un método para mejorar la detección de deepfakes reduciendo los sesgos de datos.

Analizando cómo los modelos de lenguaje manejan los sesgos sociales en las opiniones.

Un nuevo método reduce los sesgos en modelos de imagen y texto de manera efectiva.

Un nuevo método mejora la detección de mensajes perjudiciales en modelos de lenguaje.

Una mirada a las principales diferencias entre la IA Explicable y la IA Interpretable.

Explorando el desaprendizaje certificado y su papel en la protección de la privacidad de datos.

Examinando el sesgo social en modelos de lenguaje en chino y motores de búsqueda.

Un nuevo enfoque para mejorar la equidad y precisión en el reconocimiento facial.

Examinando cómo las identidades sociales afectan los sesgos en los modelos de lenguaje.

Un estudio revela vulnerabilidades en modelos de IA debido a ataques de puerta trasera.

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar la comprensión del sesgo de género en la IA.

Examinando cómo la responsabilidad y el seguro pueden mitigar los riesgos de la IA.

Una herramienta ayuda a los usuarios a confirmar si sus datos fueron usados en modelos de aprendizaje profundo.

Investigaciones revelan cómo la información falsa afecta la fiabilidad y precisión de los modelos de lenguaje.

Explorando preocupaciones de privacidad en el ajuste fino de modelos de difusión con datos personales.

Examinando los temas clave de seguridad relacionados con los modelos de lenguaje grandes en IA.

Un nuevo enfoque de IA fomenta el pensamiento crítico y la creatividad para reducir la dependencia.

Este artículo examina el sesgo en los sistemas TTI y el papel de los embeddings.

Examinando los problemas de privacidad relacionados con SDKs de terceros en aplicaciones móviles.

Un nuevo enfoque para mejorar la transparencia en las respuestas y decisiones de la IA.

ARTAI busca evaluar los impactos sociales de los sistemas de recomendación y mejorar la transparencia.

Explorando ataques de preferencia inversa y su impacto en la seguridad del modelo.

Explorando cómo los datos sintéticos protegen la privacidad mientras permiten el acceso a la investigación.

Nuevos métodos mejoran los Modelos de Lenguaje Grande mediante un procesamiento de información eficiente.

Examinando las trampas de escalar modelos de IA más allá de lo necesario.

Un nuevo método para proteger los derechos individuales del mal uso de imágenes en animaciones.

Equilibrando la privacidad y el rendimiento en la IA mediante técnicas innovadoras de "desaprender".

Este estudio examina cómo la gente diferencia entre caras reales y caras generadas por IA.

Examinando problemas en la reportación de incidentes de IA para mejores prácticas y comprensión.

Técnicas para proteger datos sensibles en el aprendizaje automático.

Investigando las preocupaciones de calidad y seguridad del código generado por IA.

Un estudio revela las razones detrás del uso secreto de la IA y enfatiza la necesidad de transparencia.