Articoli più recenti per Etica nella tecnologia

I ricercatori hanno introdotto il dataset STOP per analizzare i bias nei modelli di linguaggio.

Esplorare il ruolo dei dati sintetici nel promuovere l'equità negli algoritmi di raccomandazione.

Esplorare l'equilibrio tra minacce avversarie e misure proactive nel machine learning.

Questo documento esplora l'equità nei metodi di blocco per i sistemi di corrispondenza di entità.

Questo articolo si concentra sull'identificazione dell'abuso di dati nei modelli da testo a immagine.

Un metodo per svelare cosa imparano le reti neurali profonde e come si allinea con le conoscenze esistenti.

Esplorando l'impatto e il futuro dei grandi modelli linguistici nella comunicazione.

Un framework per migliorare la fiducia nei LLM mentre si gestiscono informazioni sensibili.

Gli scienziati ora possono trasformare l'attività cerebrale in descrizioni verbali di pensieri e immagini.

Un nuovo metodo migliora la comprensione delle preferenze umane da parte dei modelli linguistici.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento dei testi generati dai modelli linguistici.

Un nuovo metodo prevede i rischi di memorizzazione nei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni per migliorare la privacy.

La ricerca mostra che ci sono punti deboli nella rilevazione della tossicità online usando tecniche di arte ASCII.

Questo studio esamina l'influenza degli LLM in diverse discipline oltre alla computer science.

Un nuovo metodo semplifica la rimozione di contenuti indesiderati nei dataset visivi.

Questo documento valuta le questioni di equità nei metodi di Generazione Aumentata da Recupero.

Illustrious porta tecniche avanzate per creare immagini anime mozzafiato a partire dal testo.

Esplorare come infondere gentilezza nelle macchine intelligenti per interazioni migliori.

Un'analisi su chi può essere considerato un esperto in machine learning.

Sfruttare l'IA per unire le intuizioni umane per affrontare le sfide globali.

Esplorare come i robot possano bilanciare responsabilità e ricompense nelle decisioni.

Nuovi metodi puntano ai campioni etichettati male per migliorare l'equità del modello.

Migliorare il realismo nei volti sintetici per una migliore performance nel riconoscimento facciale.

Un nuovo metodo offre un modo più semplice per calcolare l'equilibrio tra equità e prestazioni nel machine learning.

Il Federated Learning e l'AI Spiegabile garantiscono pratiche di dati sicure e chiare.

Come mantenere la propria scelta personale tra algoritmi potenti.

Questo articolo presenta un dataset creato per testare la capacità dell'IA di rilevare immagini false.

I ricercatori sviluppano DROJ per migliorare la sicurezza dei modelli di linguaggio contro i prompt dannosi.

Scopri come la gente sta superando i limiti di sicurezza sui modelli linguistici avanzati.

Questo articolo parla di come proteggere i nostri dati personali dai modelli linguistici.

I sistemi di riconoscimento dell'iride funzionano in modo diverso in base al colore degli occhi.

Le facce sintetiche migliorano la privacy mentre potenziano la tecnologia di riconoscimento facciale.

Esplorare misure di equità negli algoritmi per prendere decisioni migliori.

Uno sguardo su come garantire che i sistemi di intelligenza artificiale servano efficacemente gli interessi pubblici.

Usare modelli open-source per migliorare il rilevamento dei contenuti dannosi in modo efficiente ed efficace.

Esaminare le sfide e i metodi per raggiungere l'equità nell'apprendimento automatico.

Capire le sfide e le soluzioni per proteggere la privacy nella condivisione dei dati.

Esaminare attacchi avversariali e promuovere l'equità attraverso il mixup training.

Come le previsioni influenzano le azioni e i risultati nella vita di tutti i giorni.

Esplorando i pericoli dell'uso improprio dell'intelligenza artificiale tramite prompt jailbreak.