Articoli più recenti per Etica della Tecnologia

Uno studio rivela potenziali perdite di informazioni personali da parte dei VLM.

Esaminando il ruolo dell'AI contestabile per la giustizia e la responsabilità.

Un nuovo framework migliora l'allineamento dei modelli linguistici con le preferenze degli utenti.

La ricerca esplora come stimare statistiche rispettando le esigenze di privacy degli utenti.

Un nuovo dataset mette in evidenza i pregiudizi nei modelli di linguaggio basati su genere ed età.

I chatbot AI possono creare falsi ricordi, suscitando preoccupazioni per gli ambienti legali.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento facciale mentre si affrontano le preoccupazioni sulla privacy.

Un metodo per migliorare il riconoscimento dei deepfake riducendo i pregiudizi nei dati.

Analizzando come i modelli linguistici gestiscono i pregiudizi sociali nelle opinioni.

Un nuovo metodo riduce efficacemente i bias nei modelli di immagini e testi.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento di richieste dannose nei modelli linguistici.

Uno sguardo alle differenze chiave tra AI Spiegabile e AI Interpretabile.

Esplorando il disapprendimento certificato e il suo ruolo nella protezione della privacy dei dati.

Esaminare il bias sociale nei modelli di linguaggio cinese e nei motori di ricerca.

Un nuovo modo per migliorare l'equità e la precisione nel riconoscimento facciale.

Esaminando come le identità sociali influenzano i pregiudizi nei modelli di linguaggio.

Uno studio rivela vulnerabilità nei modelli di intelligenza artificiale a causa degli attacchi backdoor.

Un nuovo dataset punta a migliorare la comprensione del bias di genere nell'IA.

Esaminando come la responsabilità e l'assicurazione possono mitigare i rischi dell'IA.

Uno strumento aiuta gli utenti a confermare se i loro dati sono stati utilizzati nei modelli di deep learning.

La ricerca mostra come le informazioni false influenzano l'affidabilità e l'accuratezza dei modelli di linguaggio.

Esplorando le preoccupazioni sulla privacy nel perfezionamento dei modelli di diffusione con dati personali.

Esaminando le principali questioni di sicurezza legate ai modelli di linguaggio grandi nell'IA.

Un nuovo approccio dell'IA promuove il pensiero critico e la creatività per ridurre la dipendenza.

Questo articolo esamina il bias nei sistemi TTI e il ruolo degli embeddings.

Esaminando i problemi di privacy legati agli SDK di terze parti nelle app mobili.

Un nuovo modo per migliorare la trasparenza nelle risposte e nelle decisioni dell'IA.

ARTAI si propone di valutare l'impatto sociale dei sistemi di raccomandazione e migliorare la trasparenza.

Esplorando gli attacchi di preferenza inversa e il loro impatto sulla sicurezza dei modelli.

Esplorando come i dati sintetici proteggono la privacy mentre permettono l'accesso alla ricerca.

Nuovi metodi migliorano i Grandi Modelli Linguistici grazie a un'elaborazione delle informazioni più efficiente.

Esaminando i problemi di ampliare i modelli di intelligenza artificiale oltre il necessario.

Un nuovo metodo per proteggere i diritti individuali dall'uso improprio delle immagini nelle animazioni.

Bilanciare privacy e prestazioni nell'IA attraverso tecniche innovative di dimenticamento.

Questo studio esamina come la gente distingue tra volti reali e volti generati dall'IA.

Esaminare le problematiche nella segnalazione di incidenti legati all'IA per migliori pratiche e comprensione.

Tecniche per proteggere i dati sensibili nel machine learning.

Indagare sulla qualità e le preoccupazioni di sicurezza del codice generato dall'IA.

Uno studio rivela i motivi dietro l'uso segreto dell'IA e sottolinea l'importanza della trasparenza.

Uno studio mostra che i piccoli incoraggiamenti funzionano per i titoli, ma non per i video deepfake carini.