Articoli più recenti per Etica nella tecnologia

Un metodo per ridurre il bias nei modelli di deep learning esistenti utilizzando esempi minimi.

Esplorare come guidare i sistemi di intelligenza artificiale per il bene della società.

Un nuovo metodo punta a ridurre il bias nel machine learning per i flussi di dati in evoluzione.

Un nuovo approccio migliora le spiegazioni dell'IA attraverso controfattuali fattibili e coerenti.

Crescono le preoccupazioni per la sicurezza dei modelli Text-to-Image e il loro uso improprio.

Assicurarsi che il design della tecnologia rispetti la diversità e il contesto degli utenti.

Uno sguardo a come identificare i contenuti scritti da esseri umani e macchine.

Questo articolo esplora modi per identificare e sfidare algoritmi ingiusti.

Un framework per migliorare i metodi di AI spiegabile e la fiducia degli utenti.

Introducendo un nuovo metodo per migliorare la diversità facciale nei dataset di intelligenza artificiale.

Nuovi strumenti migliorano l'editing delle registrazioni vocali e la qualità della produzione.

Linee guida per i ricercatori su come usare l'IA generativa in modo etico ed efficace.

Un nuovo metodo punta a migliorare la veridicità nei modelli linguistici mantenendo la precisione.

Un nuovo modo per creare didascalie più informative per le immagini.

Introdurre metodi per guidare i modelli linguistici a mostrare tratti della personalità specifici.

Questo studio esamina l'efficacia dei modelli multilingue nel rilevamento di deepfake audio.

Questo articolo parla dell'importanza delle pratiche etiche nella gestione dei dataset per il machine learning.

Gli strumenti di intelligenza artificiale mostrano potenzialità ma affrontano seri problemi di sicurezza per il supporto alla salute mentale.

Un'analisi approfondita sullo sviluppo e le implicazioni dei modelli linguistici.

Uno studio sull'apprendimento pratico con strumenti di intelligenza artificiale generativa nell'educazione primaria.

La multicalibrazione migliora l'accuratezza degli LLM affinando i punteggi di confidenza e affrontando le allucinazioni.

Un nuovo metodo affronta la privacy e l'equità nei modelli di regressione usando aggiustamenti innovativi.

Un metodo per migliorare l'equità nei modelli di classificazione per aree sensibili.

Esplorare come il disaccordo nella etichettatura dei dati possa fornire spunti preziosi.

Affrontare la minaccia dell'IA che imita gli stili video con metodi di protezione innovativi.

Esaminando l'equità nei sistemi di apprendimento per rinforzo per decisioni etiche.

Esaminando il ruolo del watermarking nei testi generati dall'IA per responsabilità.

Questo articolo esamina l'importanza dell'intento nel rilevare abusi online.

Migliorare l'equità nell'IA coinvolgendo esperti del settore nella generazione dei dati.

Una guida ai metodi di auditing etico per le tecnologie di machine learning.

Un nuovo metodo per valutare quanto i modelli linguistici siano in linea con i valori umani.

Un nuovo approccio al watermarking punta a migliorare la rilevazione e prevenire l'abuso dei modelli linguistici.

Nuovi modelli migliorano il machine learning grazie a interazioni tra caratteristiche più avanzate.

Esaminando l'equità e l'etica di come i modelli linguistici rispondono agli utenti.

Esaminando il legame tra la privacy differenziale locale e l'equità nei sistemi di ML.

Esplorando il legame tra coscienza e intelligenza artificiale tramite ricerche sul cervello.

Questo studio valuta i metodi di misurazione dei bias utilizzando GPT-3.5-Turbo per la rilevazione dell'antisemitismo.

Uno sguardo alle sfide dei bias e alle nuove strategie nel machine learning.

Questo articolo esamina come gli attacchi influenzano la sicurezza dei LLM e la generazione delle risposte.

Questo articolo parla delle manipolazioni e dei difetti nei grafici PD nella giustizia dell'IA.