Últimos artículos para Ética en la Tecnología

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.

Mejorando la equidad en la IA al involucrar a expertos en el tema en la generación de datos.

Una guía sobre métodos de auditoría ética para tecnologías de aprendizaje automático.

Un nuevo método para evaluar la alineación de los modelos de lenguaje con los valores humanos.

Un nuevo enfoque para la marca de agua busca mejorar la detección y prevenir el mal uso de los modelos de lenguaje.

Nuevas arquitecturas de modelos mejoran el aprendizaje automático a través de interacciones de características avanzadas.

Examinando la equidad y la ética de cómo los modelos de lenguaje responden a los usuarios.

Examinando la relación entre la privacidad diferencial local y la equidad en sistemas de ML.

Explorando la conexión entre la conciencia y la inteligencia artificial a través de la investigación del cerebro.

Este estudio evalúa métodos de medición de sesgo utilizando GPT-3.5-Turbo para la detección de antisemitismo.

Una mirada a los retos de sesgo y nuevas estrategias en el aprendizaje automático.

Este artículo examina cómo los ataques afectan la seguridad de los LLM y la generación de respuestas.

Este artículo habla sobre las manipulaciones y fallos de los gráficos PD en la justicia de la IA.