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Indagare sull'impatto del bias legato all'aspetto nei sistemi di intelligenza artificiale.

Esaminando l'impatto dell'IA generativa sulla conoscenza e sulle comunità emarginate.

Esaminando l'importanza dell'equità nei sistemi di intelligenza artificiale che influenzano le vite.

Esaminando l'accesso ai mezzi pubblici per i pendolari a basso reddito nella Grande Boston.

Esaminando i pregiudizi nell'apprendimento automatico e il loro impatto sulle decisioni.

Due nuovi approcci migliorano l'accuratezza delle previsioni razziali in valutazioni sensibili.

Capire i metodi di divisione equa e la loro importanza nella società.

Esaminare i servizi sanitari per le popolazioni vulnerabili durante le crisi umanitarie.

Un nuovo set di dati mira a promuovere pratiche di abitazione e prestito eque.

Esaminare l'equilibrio tra la protezione del reddito e l'equità nella distribuzione del reddito.

Esplorare le percezioni degli stakeholder sulla giustizia nei modelli di machine learning in mezzo alla molteplicità.

Uno studio rivela lacune nelle prestazioni dei sistemi RIdV tra diverse demografie.

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

Esaminando come la discriminazione influisce sulle disparità di salute tra i gruppi razziali.

La ricerca mostra pregiudizi contro i conducenti ispanici durante gli incontri con la polizia.

Un nuovo framework punta a scoprire i pregiudizi negli scenari di gioco di ruolo dei modelli linguistici.

Esaminando la condivisione della ricchezza e le disuguaglianze nella società nel tempo.

Una panoramica dell'apprendimento della giustizia nell'IA e delle sue implicazioni nei vari settori.

Come l'AI può supportare gli sforzi del Sud Africa per un futuro sostenibile.

Questo documento affronta la mancanza di rappresentanza di alcuni gruppi nei dati.

Esaminando la visione di Cybersyn per un'economia più giusta attraverso l'IA e lezioni storiche.

Scopri come il clustering equo bilancia la rappresentazione dei gruppi nei dati.

Esaminare i vantaggi e gli svantaggi dell'inclusione nello sviluppo dell'IA.

Uno sguardo a come la gente percepisce la distribuzione del reddito e i trasferimenti.

Un nuovo approccio affronta efficacemente i bias nei modelli immagine-testo.

Esaminando gli effetti del COVID-19 in base alla ricchezza e all'etnia in Inghilterra.

Un nuovo metodo per misurare i pregiudizi nelle decisioni senza standard chiari.

Uno sguardo a come il linguaggio alimenta il movimento Black Lives Matter.

Nuovi metodi affrontano l'equità nella scoperta di sottografi densi.

Indagare su questioni di equità nei LLM e strategie per migliorare.

Il Mozambico sta facendo progressi nei servizi per l'HIV, ma deve affrontare sfide continue per le popolazioni chiave.

Nuovi metodi rivelano e riducono il bias nei modelli linguistici per risultati più equi.

Uno sguardo profondo sulla complessa relazione tra povertà e disuguaglianza.

Scopri come la mutazione degli input può migliorare l'equità nei sistemi di apprendimento automatico.

Come la telemedicina potrebbe migliorare l'accesso alla cannabis medica per tutti.

Scopri il ruolo in evoluzione dell'advocacy della salute nell'educazione medica.

Scopri tecniche per bilanciare privacy e giustizia nei modelli di apprendimento automatico.

Un nuovo dataset rivela eventi di conflitto dettagliati nel Corno d'Africa.

Questo articolo sottolinea l'importanza di avere una rappresentanza diversificata nell'istruzione ingegneristica del software.

Capire le decisioni dell'IA è fondamentale per la fiducia e l'equità nella nostra società.