Últimos artículos para Ética en la Tecnología

Una visión general de los desafíos en el uso de RLHF para la alineación de IA.

Examinando cómo asegurar que la IA esté alineada con los intereses humanos.

Examinando cómo las máquinas aprenden a formar resultados complejos a partir de partes simples.

Explorando cómo la confianza y la responsabilidad difieren en India y los países de la OCDE respecto a la IA.

Un nuevo método para rastrear el uso perjudicial de grandes modelos de lenguaje.

Nuevas herramientas buscan mejorar la equidad en la IA al ofrecer acceso a conjuntos de datos diversos.

Abordar los sesgos en los conjuntos de datos para promover resultados equitativos en la imagenología médica.

Examinando cómo los cambios en los datos influyen en el rendimiento de los algoritmos y los resultados sociales.

Un nuevo marco para garantizar la equidad en los sistemas de IA mientras están en funcionamiento.

Los investigadores desarrollan métodos para identificar textos creados por máquinas y por humanos.

Examinando cómo varían los sesgos entre idiomas y su impacto en los modelos de lenguaje.

Explorando cómo los sesgos afectan los modelos de imagen y estrategias para mitigarlos.

Un estudio sobre cómo mejorar la toma de decisiones de la IA analizando patrones humanos.

Este artículo habla sobre la necesidad de tener conjuntos de datos diversos en la IA para asegurar la equidad.

La investigación destaca un sesgo racial significativo en los sistemas de reconocimiento de emociones.

Creando imágenes diversas de caras de niños para mejorar los sistemas de reconocimiento.

Un nuevo enfoque para reducir el sesgo en los modelos de reconocimiento de imágenes usando datos sintéticos.

Un marco para mejorar la interacción del usuario en sistemas de recomendación.

Un nuevo algoritmo ayuda a detectar publicaciones generadas por IA para combatir la desinformación.

Un nuevo método mejora la equidad en modelos generativos sin necesidad de conjuntos de datos originales.

Las agencias se centran en los impactos humanos de los eventos climáticos para mejorar la preparación ante desastres.

Este marco combina equidad y robustez para sistemas de IA responsables.

Explora cómo IML transforma el análisis de datos en ideas claras.

Nuevos métodos mejoran el reconocimiento de identidad con el tiempo a pesar de los cambios de ropa.

Este artículo habla sobre la equidad en el clustering, centrándose en el problema de la bisección mínima.

Aprende la importancia de los datos de alta calidad para sistemas de IA responsables.

Una reseña de las fortalezas y debilidades de ChatGPT y GPT-4 en diferentes tareas.

Un nuevo método minimiza el sesgo mientras mantiene la privacidad en el aprendizaje automático.

Las redes neuronales mejoran el morphing facial para transiciones más suaves y realistas.

Un nuevo enfoque asegura que las imágenes generadas por IA sean seguras y apropiadas.

Un nuevo enfoque reduce la generación de texto perjudicial en modelos de lenguaje grandes.

Examinando el impacto de la IA en la sociedad y sus posibles riesgos.

Explora cómo el tamaño de la muestra impacta las explicaciones de IA y la transparencia en la toma de decisiones.

Un nuevo marco aborda los desafíos de equidad en el aprendizaje automático con muestras de datos limitadas.

Explora cómo funcionan y las aplicaciones de los GANs en varios campos.

Una nueva herramienta mide la representación de género en conjuntos de datos multilingües.

Investigaciones revelan que las redes neuronales pueden interrumpir la categorización de imágenes por humanos más de lo que se pensaba antes.

Esta investigación examina cómo el texto artificial afecta el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Este artículo habla sobre el impacto de los sesgos en el código generado por modelos de lenguaje grandes.

Concentrarse en la simplicidad puede mejorar la comprensión y efectividad del modelo de software.