Últimos artículos para Ética en la Tecnología

Discutiendo sobre la privacidad y la equidad en el aprendizaje automático a través de la privacidad diferencial y el riesgo del peor grupo.

Un nuevo método mejora la limpieza de datos mientras mantiene la equidad en los modelos de aprendizaje automático.

La investigación muestra cómo los LLMs pueden exponer datos de entrenamiento, lo que genera preocupaciones sobre la privacidad.

Una mirada a la importancia de alinear los sistemas de IA con los valores humanos.

Un análisis de cómo ChatGPT está moldeando diferentes sectores y sus posibles efectos.

Esta investigación revela amenazas a la privacidad en modelos de temas más simples como LDA.

Presentando un método para evaluar la fiabilidad en los resultados de modelos de lenguaje.

GPT-4 demuestra su capacidad para interactuar con el clásico juego DOOM.

Nuevos métodos buscan mejorar la creación de imágenes humanas a partir de descripciones de texto.

Examinando los riesgos y métodos de detección para contenido generado por IA.

APRICOT mejora la confianza en los modelos de lenguaje al medir con precisión la confianza en las respuestas.

FocusCLIP mejora el reconocimiento de acciones humanas usando mapas de calor y descripciones de texto.

Un estudio sobre la equidad de las políticas de privacidad y su impacto en la confianza del usuario.

Este estudio trata sobre los desafíos de editar modelos de lenguaje y mitigar efectos no deseados.

Nuevos métodos buscan mejorar la eliminación de datos en modelos de lenguaje sin afectar el rendimiento.

Explorando nuevas preocupaciones de privacidad en el uso de modelos de difusión.

Examinando temas de memorización en imágenes generadas por IA y sus implicaciones.

SelfIE ayuda a los LLMs a explicar sus procesos de pensamiento de manera clara y confiable.

Explorando el equilibrio entre la compresión de modelos y la confiabilidad en la IA.

Un nuevo método aborda la generación de contenido dañino en modelos de IA.

Un nuevo marco mejora la detección de imágenes digitales alteradas a través de técnicas avanzadas.

Un nuevo método integra restricciones en circuitos probabilísticos para mejores predicciones.

Un estudio revela nuevas técnicas para ataques de puerta trasera en modelos de lenguaje con un impacto mínimo.

Examinando el papel de la comunicación en las decisiones de equidad dentro de los sistemas de IA.

Un nuevo enfoque para reducir sesgos en los modelos de IA y mejorar las predicciones.

Un método para aproximar los compromisos entre equidad y precisión en modelos de aprendizaje automático.

Métodos innovadores mejoran las expresiones faciales 3D para personajes digitales realistas.

Este artículo explica cómo los Deep Support Vectors mejoran la comprensión de la toma de decisiones de la IA.

Un estudio sobre sesgos en modelos de lenguaje ruso usando un nuevo conjunto de datos.

Un marco para generar automáticamente reglas que alineen los resultados de LLM con las expectativas humanas.

Presentamos DeNetDM, una técnica para reducir sesgos en redes neuronales sin hacer ajustes complicados.

Muestras diversas mejoran la efectividad del robo de modelos de aprendizaje automático.

Una nueva forma de animar retratos con expresiones y ángulos cambiantes.

Presentando un modelo para mejorar la seguridad en la generación de lenguaje y reducir riesgos.

Un estudio sobre el uso del conjunto de datos MGS para identificar estereotipos generados por IA.

Integrar el razonamiento humano en el entrenamiento de IA mejora las explicaciones del modelo y genera confianza.

Este estudio mejora las habilidades de razonamiento lógico en los modelos de lenguaje a través de la comprensión de falacias lógicas.

Un nuevo método mejora los modelos de texto a imagen para una mejor representación de la identidad.

Este estudio analiza la efectividad de las imágenes sintéticas en los sistemas de reconocimiento facial.

Una nueva métrica para evaluar la precisión de las explicaciones de los modelos de IA.