Últimos artículos para Ética en la Tecnología

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.

Los agentes de lenguaje combinan IA y toma de decisiones para tareas del mundo real.

La investigación destaca el sesgo en la IA que afecta a grupos subrepresentados en Nueva Zelanda.

Un método para eliminar comportamientos tóxicos en modelos de lenguaje manteniendo el rendimiento.

Las explicaciones contrafactuales aclaran las predicciones de IA al mostrar posibles cambios en la entrada.

Un marco para medir y mejorar la equidad en los sistemas de IA.

Un estudio sobre el impacto de las técnicas de des-biasing en modelos de lenguaje.

Esta investigación trata sobre el sesgo en los sistemas de recuperación de documentos usando estimaciones de incertidumbre.

Explorando cómo ChatGPT está transformando el aprendizaje en las escuelas de ingeniería en India.

Languini Kitchen apoya a los investigadores en la modelación de lenguaje con comparaciones justas y mejores conjuntos de datos.

PROPLACE mejora la fiabilidad de las explicaciones contrafactuales en el aprendizaje automático.

Un nuevo método permite que los agentes de RL cambien de forma corporal para adaptarse mejor a las tareas.

Investigación sobre cómo identificar texto generado por IA en diferentes modelos sin necesidad de entrenamiento extra.