Articoli più recenti per Etica nella tecnologia

Uno sguardo al monitoraggio dell'equità nelle decisioni algoritimiche.

Nuovi metodi migliorano l'attribuzione dei contenuti generati dall'IA, aumentando la responsabilità e affrontando le preoccupazioni etiche.

Presentiamo un metodo che identifica in modo efficace i contenuti scritti da AI senza necessità di addestramento precedente.

Un nuovo metodo riduce il bias nei modelli NLP usando clustering dinamico e apprendimento attivo.

Un nuovo modo per allineare i modelli linguistici AI con le norme sociali tramite interazioni simulate.

Esaminando la fiducia e l'etica attorno al protestware nel software open source.

Valutare strategie per gestire output inappropriati dai modelli di generazione di immagini.

Esaminando come i classificatori selettivi preservano la privacy e l'accuratezza delle previsioni.

Esplorando la necessità di uno sviluppo etico e affidabile dell'IA.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza dei riassunti mantenendo il contenuto informativo.

Studiare come i pregiudizi nei dati di addestramento influenzano il comportamento e le prestazioni del modello.

Questo articolo analizza la struttura degli argomenti dell'odio sui social media.

Questo articolo esamina metodi efficaci per ridurre i pregiudizi nei modelli linguistici.

Uno studio su come ChatGPT gestisce i messaggi e affronta i pregiudizi nelle risposte.

Un nuovo metodo mira a colpire il bias di genere nei modelli linguistici riducendo al minimo l'uso di dati.

Esplorando metodi per garantire affidabilità e chiarezza nelle decisioni dell'AI.

Capire i modelli che combinano vari tipi di dati per una generazione di output migliore.

Uno studio sull'uso della triplet loss per creare modelli di machine learning più equi.

Scopri come i modelli linguistici migliorano l'efficienza del servizio clienti e riducono i costi.

La moderazione dei contenuti è fondamentale per un uso responsabile dei sistemi di intelligenza artificiale generativa.

Esaminare come i team possano migliorare l'equità nell'IA attraverso una migliore collaborazione.

Uno studio svela un metodo per creare esempi avversariali mantenendo il loro significato.

Un nuovo modo per ridurre il bias nei sistemi di riconoscimento delle espressioni facciali.

Esaminare come la manipolazione influisce sull'interpretazione delle reti neurali profonde.

Questo studio valuta la capacità di GPT-4 di estrarre fattori sociali di salute dai record.

Un metodo per ridurre il bias nei dataset di addestramento dell'IA per risultati più equi.

Un nuovo approccio migliora l'equità e la sicurezza nei sistemi di ML.

Testare i modelli linguistici per identificare output dannosi prima dell'applicazione nel mondo reale.

Uno studio su come collegare i modelli fine-tuned alle loro versioni base.

Esaminando la necessità di regolamenti e l'introduzione di Architetti AI per la sicurezza.

Esplorando l'equilibrio tra il contributo umano e le capacità dell'apprendimento automatico.

Presentiamo GMMD, un framework per migliorare l'equità nelle reti neurali a grafo.

Nuovi metodi nel parsing AMR migliorano la comprensione del linguaggio e l'accuratezza dei grafi.

Una panoramica completa sulla creazione del dataset OBELICS e le sue implicazioni per il machine learning.

Esaminando l'intersezione tra generazione di immagini AI e rischi di copyright.

Esaminare i metodi per trovare e ridurre la disonestà nel comportamento dell'IA.

Questo articolo parla di metodi per migliorare l'equità nel machine learning correggendo il rumore delle etichette.

Scopri l'importanza dell'equità e del framework CIF nell'apprendimento automatico.

Il nuovo modello collega la comprensione del linguaggio con l'elaborazione delle immagini in modo efficace.

Uno studio sulle tendenze e le caratteristiche delle immagini generate dall'IA usando TWIGMA.