この記事では、大規模な視覚言語モデルにおける性別と人種のバイアスを調査しています。
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コンピューターサイエンス - コンピュータと社会
RSS顔認識技術の利用における倫理的な懸念と公共の安全を評価する。
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NYCの都市生活を改善するための足場のマッピングとモニタリング。
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大規模データセットのフェアクラスタリングのための効率的なアルゴリズムを紹介するよ。
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データ保護法と機械学習の実践の関係を調べる。
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AIが法制度や公共行政に与える影響を探る。
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データ収集と個人のプライバシー権のバランスを探る。
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音声の異常を特定して、音声のなりすましに対抗するための強力なアプローチ。
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AIの開発と利用における主要な倫理的問題を探る。
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この研究は、言語モデルの複数のバイアスを同時に減らすことに焦点を当ててるよ。
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スポーツ施設でのエネルギー利用改善のための異常検知についての考察。
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ドイツ、イタリア、ポルトガルの童話における価値観の分析。
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コミュニティ主導の取り組みで、T2Iモデルの有害なプロンプトを特定する。
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ClinicLLMが病院再入院予測や患者ケアに与える影響を探る。
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摩擦がAIのユーザー体験をどう高めるか探る。
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ディープフェイクは個人の自由や国家の安全にリスクをもたらす。
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観光客の混雑を監視して体験を改善し、地域コミュニティを守る。
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バイアスや有害な出力を減らして言語モデルの動作を改善する新しい方法。
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新しいモデルは、回答分析の向上を通じて学生の評価を強化します。
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生成AIが科学者たちが魅力的なツイート講座を作るのをどう手助けしているかを探る。
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現代センサー技術の利点とリスクを調べる。
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テクノロジーが旅行体験の未来をどう変えてるか学ぼう。
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新しいフレームワークは、クラウドソーシングの機械学習コンペで公平性を重視してるよ。
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この記事では、言語モデルのバイアスと異なる社会グループとの感情的な一致について調査する。
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T2Iモデルの性別バイアスをペアステレオタイプテストで調べる。
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新しいアプローチが、自律走行車の安全検証を効率的なシミュレーション技術で向上させてるよ。
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位置ベースの人口統計の精度を改善するための解決策を調べてる。
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AIが情報の共有方法にどんな影響を与えているかを調べる。
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この記事は、言語モデルがトレーニングデータからイデオロギー的バイアスをどのように取り込むかを調べている。
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この研究は、文化的背景がインドのユーザーのメンタルヘルス表現にどんな影響を与えるかを探ってるんだ。
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メディアで誤解を招くナラティブを特定するための新しいモデル。
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革新的なアプローチが、教育へのアクセスを恵まれないコミュニティに向上させてるよ。
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インドのテレビ討論における偏見と無礼についての分析。
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立ち退きデータをテナントオーガナイザーが活用できるようにして、変化を促す。
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この記事では、AIGCの著作権問題におけるコピーレフトの役割について考察するよ。
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自律AIのやり取りの社会的ダイナミクスと利点を探る。
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新しいモデルが運転中の気を散らす要因を特定して、道路安全を向上させる。
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新しい方法が、異なる場所での機械学習の公平性を向上させることを目指している。
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AIモデルにおける言語が文化的整合性にどう影響するかを調べる。
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この研究は、人種や性別に関連する名前に基づく言語モデルのバイアスを明らかにしている。
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