Esplorare i feedback loop nei modelli linguistici e le loro conseguenze non volute.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Esplorare i feedback loop nei modelli linguistici e le loro conseguenze non volute.
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Esplorare le principali preoccupazioni etiche nello sviluppo e nell'uso dell'IA.
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Un nuovo metodo migliora la capacità dei modelli linguistici di evitare argomenti indesiderati.
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Questo framework punta a migliorare il rilevamento delle fake news con la supervisione umana e un ragionamento chiaro.
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Un nuovo approccio migliora la privacy per condividere dati multi-attribute in modo efficiente.
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Affrontare le preoccupazioni etiche tramite la rimozione selettiva della memoria nei modelli di intelligenza artificiale.
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I deepfake mettono a rischio le libertà personali e la sicurezza nazionale.
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Esaminando le caratteristiche e le sfide nello sviluppare macchine intelligenti.
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Sfruttare i modelli di linguaggio per individuare false informazioni negli articoli di notizie.
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Esaminando i benefici e i rischi della tecnologia dei sensori moderni.
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Uno studio mostra che l'IA influisce su equità, fiducia e cooperazione nelle interazioni sociali.
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Questo articolo esplora come i modelli linguistici possano adottare pregiudizi ideologici dai dati di addestramento.
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Esplorare se i sistemi di intelligenza artificiale possono essere visti come esseri coscienti.
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Questo studio rivela dei pregiudizi nei modelli linguistici basati su nomi legati a razza e genere.
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Questo studio esamina i fallimenti dei sistemi di riconoscimento facciale nell'identificare individui mascherati, evidenziando i pregiudizi.
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Esaminare gli effetti dell'apprendimento automatico sulla libertà di espressione e l'equità.
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Un nuovo strumento valuta il bias nei sistemi di allerta precoce basati su ML per migliorare la cura dei pazienti.
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Esaminando l'uso attento dell'IA nelle agenzie del settore pubblico.
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Esaminare l'impatto della diversità e dell'accesso nello sviluppo dell'IA.
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La modifica dei modelli può amplificare pregiudizi e disinformazione nei modelli linguistici.
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Uno sguardo a come bilanciare equità e precisione nelle decisioni dell'IA.
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Affrontare l'equità nel machine learning per ottenere risultati statistici migliori.
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Esplorare i principi e l'importanza dell'uso etico dell'IA.
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Questo pezzo parla dell'importanza della fiducia nei contesti personali e sociali.
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Migliorare l'accuratezza dei chatbot su argomenti controversi tramite prospettive diverse.
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Esaminando come le funzionalità dell'IA influenzano le opinioni morali delle persone su come far loro del male.
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Un approccio pratico per affrontare le questioni etiche nei team di data science.
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Un'analisi delle tattiche moderne usate per influenzare gli elettori nelle elezioni.
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Esaminando i pericoli e le preoccupazioni etiche della generazione di parole sintetiche.
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Il "machine unlearning" permette ai modelli di dimenticare dati, fondamentale per rispettare la privacy dei dati.
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Esaminando le opinioni pubbliche sui benefici dell'IA, i rischi e la necessità di voci diverse.
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Esaminando il potenziale impatto dell'ASI sulla società e sul giudizio umano.
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Scopri come i modelli linguistici possono migliorare la nostra comprensione della qualità degli argomenti.
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Un framework per allineare le azioni con i valori personali e organizzativi.
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Esaminare il ruolo del modafinil nel migliorare le performance degli studenti e le sue implicazioni etiche.
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Esaminare i progressi e le domande riguardanti la vita umana nello spazio.
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Esaminare i problemi di pregiudizio nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni e gli sforzi per migliorare l'equità.
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L'attacco Crescendo usa conversazioni amichevoli per manipolare i modelli AI e farli produrre risultati dannosi.
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Questo documento esamina le sfide etiche dell'IA nella cura della salute mentale.
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Esplorare il doppio ruolo dell'AI generativa nella creazione e rilevazione di notizie false.
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