AI言語モデルのバイアスを調べて、改善のための戦略を考える。
Akshita Jha, Sanchit Kabra, Chandan K. Reddy
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バイアス に関する最新の記事
一般的な表現は言語に関する洞察を提供するけど、コミュニケーションで誤解を生むこともあるんだよね。
Gustavo Cilleruelo Calderón, Emily Allaway, Barry Haddow
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公平性シールドはAIの決定を監視して、平等を促進し、バイアスを減らすんだ。
Filip Cano, Thomas A. Henzinger, Bettina Könighofer
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MediaGraphMindは、ニュースソースの信頼性とバイアスを効果的に評価するのを助けるよ。
Muhammad Arslan Manzoor, Ruihong Zeng, Dilshod Azizov
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研究者たちは、言語や文化を超えてオンラインの過激なコンテンツを検出するために働いている。
Arij Riabi, Virginie Mouilleron, Menel Mahamdi
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研究者たちは言語解釈を向上させるためのクラウドソーシング手法を探ってるよ。
Frances Yung, Vera Demberg
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不動産税の不服申し立ての公聴会における性別の格差を探ってみよう。
Gordon Burtch, Alejandro Zentner
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バイアスがCNNのパフォーマンスや画像分析にどう影響するかを見てみよう。
Sai Teja Erukude, Akhil Joshi, Lior Shamir
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ルーチンの臨床データの限界と可能性についてのレビュー。
Michelle Pfaffenlehner, M. Behrens, D. Zoeller
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iPrOpを使って、より良いAIの反応が得られるようにプロンプトを最適化しよう。
Jiahui Li, Roman Klinger
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言語モデルは、さまざまな言語のバイアスや有害性に対処するためのトレーニングが必要だよ。
Vera Neplenbroek, Arianna Bisazza, Raquel Fernández
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AIが画像やテキストを理解する方法を革命的に変えて、もっと賢いシステムを作る。
Yuchong Geng, Ao Tang
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文化の多様性に焦点を当てたコンテンツモデレーションの評価。
Shanu Kumar, Gauri Kholkar, Saish Mendke
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患者データを組み合わせて治療効果を効果的に測定する新しい方法。
Yuxin Wang, Maresa Schröder, Dennis Frauen
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FRIDAYは操作の兆候に注目することで、ディープフェイクの検出を改善する。
Younhun Kim, Myung-Joon Kwon, Wonjun Lee
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生成AIがコンテンツ制作をどう変えてるか探ってみよう！でも、その一方で重要な倫理的な疑問も出てきてるよ。
Atahan Karagoz
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このレポートは、AIの危険な機能をテストすることの重要性を説明しているよ。
Paolo Bova, Alessandro Di Stefano, The Anh Han
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デジタル世界でアルゴリズムが公平性にどう影響するかを学ぼう。
Chris Lam
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ニューラルネットワークは、さまざまな分野で困難な逆問題の明瞭さを取り戻す。
Emilie Chouzenoux, Cecile Della Valle, Jean-Christophe Pesquet
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バックドア攻撃はテキスト分類モデルを台無しにして、バイアスを注入して結果を歪めることがある。
A. Dilara Yavuz, M. Emre Gursoy
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新しい方法がAI画像生成のバイアスに効果的に対処してるよ。
Yilei Jiang, Weihong Li, Yiyuan Zhang
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研究者たちがAIの普段の言葉の理解を高める方法を発表したよ。
Chong Liu, Zaiwen Feng, Lin Liu
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AIシステムの公平性を確保することは、責任あるテクノロジーの導入にとって重要だよ。
Thomas P. Zollo, Nikita Rajaneesh, Richard Zemel
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