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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.

Esplorare come la gentilezza possa plasmare il futuro dell'intelligenza artificiale.

Come l'IA influenza le nostre decisioni tramite raccomandazioni e spiegazioni.

Esaminare i potenziali pericoli dell'uso dell'IA nelle decisioni sanitarie.

Esaminando come le notizie influenzano le opinioni sugli effetti negativi dell'AI.

Questo articolo parla dei problemi di equità nelle Reti Neurali a Grafi e presenta un nuovo metodo.

Uno sguardo ai casi di sicurezza per gestire efficacemente i rischi legati all'IA.

Esaminare come il bias influisce sui modelli di linguaggio e sulla loro interpretazione del linguaggio offensivo.

Uno sguardo su come bilanciare privacy e funzionalità nei sistemi robotici.

Esaminare come includere il parere pubblico nelle decisioni dell'IA.

Il metodo di ricerca migliora le risposte nei modelli riducendo il bias su argomenti sensibili.

Come l'accesso all'IA influisce sull'innovazione e sulla sicurezza nell'uso della tecnologia.

I ricercatori stanno migliorando i modelli di parole per ridurre il bias di genere nel trattamento del linguaggio.

Uno studio rivela che i chatbot sono spesso percepiti come meno empatici degli esseri umani.

Uno sguardo su come i trucchi nascosti influenzano i modelli di linguaggio e le loro spiegazioni.

I ricercatori affrontano il bias nei modelli linguistici con un nuovo approccio.

Esplorare come le macchine dimenticano i dati mantenendo privacy e funzionalità.

Esaminando il problema della piaggeria nei modelli linguistici di grandi dimensioni e le sue implicazioni.

Uno sguardo ai pregiudizi nell'IA e come affrontarli in modo equo.

Questa guida parla di come tenere i dati al sicuro mentre si allena l'AI in modo efficace.