Últimos artículos para Ética en la Tecnología

Una mirada a la competencia en conjuntos de datos sintéticos para la tecnología de reconocimiento facial.

Este artículo habla de un método para identificar contenido no factual en las respuestas de IA sin etiquetas humanas.

Explorando cómo los modelos generativos pueden infringir sutilmente las leyes de derechos de autor.

Un nuevo método mejora la calidad de las descripciones para objetos 3D.

El Aprendizaje Adaptativo de Representación Justa ofrece recomendaciones justas y precisas adaptadas a las necesidades individuales de cada usuario.

Los investigadores buscan generar datos sintéticos equilibrados para prevenir sesgos en el aprendizaje automático.

Un nuevo método busca mejorar la equidad en el aprendizaje automático sin sacrificar el rendimiento.

Examinando cómo la IA influye en las decisiones de fianza de los jueces humanos.

Los desarrolladores tienen que demostrar que los sistemas de IA son seguros para manejar los riesgos de manera efectiva.

Una nueva herramienta ofrece definiciones flexibles de justicia para el análisis de aprendizaje automático.

Mejorando imágenes de rostros mientras se mantiene la identidad de la persona intacta.

AdvisorQA evalúa la capacidad de los modelos de lenguaje para dar consejos personales de manera efectiva.

Un método para reducir el sesgo en modelos de aprendizaje profundo existentes usando ejemplos mínimos.

Explorando cómo dirigir los sistemas de IA para el beneficio de la sociedad.

Un nuevo método busca reducir el sesgo en el aprendizaje automático para flujos de datos en evolución.

Un nuevo enfoque mejora las explicaciones de la IA a través de contrafactuales viables y coherentes.

Aumentan las preocupaciones sobre la seguridad de los modelos de Texto-a-Imagen y su uso indebido.

Asegurando que el diseño de la tecnología respete la diversidad y el contexto de los usuarios.

Una mirada a cómo identificar contenido escrito por humanos y por máquinas.

Este artículo examina maneras de identificar y desafiar algoritmos injustos.

Un marco para mejorar los métodos de IA explicable y la confianza del usuario.

Presentando un nuevo método para mejorar la diversidad facial en los conjuntos de datos de IA.

Nuevas herramientas mejoran la edición de grabaciones de voz y la calidad de producción.

Directrices para que los investigadores usen la IA generativa de manera ética y efectiva.

Un nuevo método busca mejorar la veracidad en los modelos de lenguaje mientras mantiene la precisión.

Un nuevo enfoque para generar subtítulos más informativos para las imágenes.

Introduciendo métodos para guiar a los modelos de lenguaje en mostrar rasgos de personalidad específicos.

Este estudio investiga la efectividad de los modelos multilingües en la detección de deepfakes de audio.

Este artículo cubre la importancia de las prácticas éticas en la gestión de datos para el aprendizaje automático.

Las herramientas de IA muestran potencial, pero enfrentan serias preocupaciones de seguridad para el apoyo a la salud mental.

Un análisis profundo sobre el desarrollo y las implicaciones de los modelos de lenguaje.

Un estudio sobre el aprendizaje práctico con herramientas de IA generativa en la educación primaria.

La multicalibración mejora la precisión de los LLM al refinar las puntuaciones de confianza y abordar las alucinaciones.

Un nuevo método aborda la privacidad y la equidad en los modelos de regresión usando ajustes innovadores.

Un método para mejorar la equidad en los modelos de clasificación para áreas sensibles.

Explorando cómo el desacuerdo en el etiquetado de datos puede ofrecer información valiosa.

Abordando la amenaza de que la IA imite estilos de video a través de métodos de protección innovadores.

Examinando la justicia en sistemas de aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones éticas.

Examinando el papel de las marcas de agua en los textos generados por IA para la responsabilidad.

Este artículo examina la importancia de la intención para detectar el abuso en línea.