Últimos artículos para Ética en la Tecnología

Este paper habla sobre métodos para asegurar la equidad en la IA a través de técnicas de aprendizaje auto-supervisado.

Examinando cómo los LLMs aseguran la seguridad y el impacto de los jailbreaks.

Un conjunto de herramientas para evaluar la seguridad de modelos de lenguaje avanzados.

Investigando vulnerabilidades en métodos de marca de agua de audio contra amenazas del mundo real.

Una mirada a los desafíos y mejoras en el rendimiento de los modelos de IA.

Un nuevo marco aborda los conflictos de equidad en el aprendizaje automático de manera efectiva.

Un enfoque nuevo mejora la detección de imágenes falsas creadas por la IA.

Un conjunto de datos completo que combina imágenes y texto para ayudar al aprendizaje automático.

Una nueva perspectiva para mejorar la creación de imágenes a través del muestreo por destilación de puntajes.

Un nuevo estándar para evaluar los métodos de detección de texto generado por IA.

Evaluando riesgos de resultados sesgados en robots usando modelos de lenguaje.

Una mirada a asegurar que las tecnologías de IA sean confiables y dignas de confianza.

Explorando el impacto de la IA en el razonamiento legal y la toma de decisiones.

Este método elimina de manera efectiva material protegido por derechos de autor mientras mantiene el rendimiento del modelo.

Un nuevo método mejora la claridad en la toma de decisiones de los modelos de IA.

Examinando los sesgos en los modelos de lenguaje usados para el análisis de salud mental y soluciones.

Los modelos GLM-4 muestran capacidades mejoradas en comprensión y generación de lenguaje.

Un estudio sobre cómo los modelos de lenguaje generan razones persuasivas para la evaluación de argumentos.

Un nuevo sistema mejora la precisión y la fiabilidad en la generación de texto a partir de RALMs.

Este estudio evalúa la honestidad de los LLM en tres áreas clave.

Un nuevo conjunto de datos tiene como objetivo mejorar la seguridad de los modelos de texto a imagen contra contenido perjudicial.

Examinando cómo los LLMs muestran rasgos de personalidad a través de nuevos métodos de prueba.

Un nuevo método para mejorar la alineación de la IA con los valores humanos usando retroalimentación corrupta.

Un nuevo marco mejora la representación de los valores humanos diversos en los modelos de lenguaje.

Un estudio sobre PlagBench y su papel en la detección de plagio en los resultados de LLM.

Fairpriori mejora la prueba de equidad en el aprendizaje automático, centrándose en el sesgo interseccional.

Un nuevo método mejora cómo los modelos de lenguaje se alinean con los valores humanos.

Abordando los sesgos en el reconocimiento facial a través de conjuntos de datos de entrenamiento equilibrados.

Este artículo examina cómo se desarrolla el sesgo durante el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

Aprende sobre la importancia de las medidas de seguridad en los modelos de lenguaje.

Nuevos esfuerzos tienen como objetivo apoyar los dialectos yoruba en la tecnología del lenguaje.

Los investigadores utilizan sondas proposicionales para mejorar la fiabilidad de los modelos de lenguaje.

Examinando la necesidad de equidad en la IA y su impacto en la sociedad.

El estudio evalúa métodos para identificar texto generado por máquinas en diferentes conjuntos de datos.

Este estudio explora el equilibrio entre la diversidad y la precisión factual en imágenes generadas por IA.

Nuevo estándar evalúa el sesgo de género en modelos de IA relacionados con roles laborales.

Un marco para reducir el sesgo en los modelos de lenguaje de IA sin perder precisión.

Asegúrate de que tu investigación cumpla con las mejores prácticas en aprendizaje automático.

Este artículo explora los LLMs y su potencial para comportamientos engañosos en el blackjack.

Los robots están cambiando la forma en que vivimos y trabajamos en diferentes lugares.