Últimos artículos para Sesgo en la tecnología

Este artículo revela cómo los VLM reflejan estereotipos de género en tareas del mundo real.

Examinando cómo la IA aprende sesgos humanos de las impresiones faciales.

Una mirada a la filtración semántica y su impacto en los resultados de los modelos de lenguaje.

Los modelos prefieren las señales visuales en lugar del conocimiento aprendido, lo que afecta la toma de decisiones.

Investigando el impacto del sesgo de apariencia en los sistemas de IA.

Examinando la importancia de la equidad en los sistemas de IA que impactan vidas.

Este estudio investiga cómo CLIP interpreta caras y refleja sesgos sociales.

Examinando los efectos de las actualizaciones en la seguridad, sesgo y autenticidad en la generación de imágenes.

Un nuevo estándar evalúa los sesgos en los modelos de lenguaje usados para diagnósticos médicos.

Un análisis de herramientas de prueba de equidad para desarrolladores de software.

Este artículo explora cómo identificar y manejar sesgos en la IA para obtener resultados justos.

Este estudio examina el sesgo de género en las evaluaciones de profesores generadas por modelos de IA.

HEARTS busca mejorar la detección de estereotipos en textos mientras asegura la explicabilidad y la sostenibilidad.

Un nuevo método busca reducir el sesgo en las predicciones de los modelos de lenguaje.

Los investigadores desarrollan métodos para asegurar la equidad en los sistemas de aprendizaje automático.

Abordando el sesgo en los modelos de ML para recomendaciones equitativas de tratamiento de SUD.

Examinando el sesgo en la música de IA hacia los estilos del Norte Global en lugar de las tradiciones del Sur Global.