複数のセンシティブな属性でアルゴリズムの公平性を実現する新しい方法。
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最先端の科学をわかりやすく解説
複数のセンシティブな属性でアルゴリズムの公平性を実現する新しい方法。
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すべての背景のための技術における倫理的な実践の呼びかけ。
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この記事では、言語モデルが道徳的ジレンマにどのようにアプローチするかを分析してるよ。
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機械学習における社会的バイアスを調べる。言語、ビジョン、ビジョン・ランゲージモデルに焦点を当てて。
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自動運転車の倫理における価値観が意思決定にどう影響するかを調べる。
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AI技術と監視システムの問題のある関連性を調べる。
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LLMが人間の倫理や価値観を反映した行動をするようにすること。
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参加者の意見を通じて健康研究コンソーシアムのガバナンス構造を強化するための研究。
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学習環境におけるゲーミフィケーションの倫理的側面を探る。
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新しい手法がデータ分布の変化の中で公平性を向上させる。
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アルゴリズムの意思決定における公平性を高める方法を見てみよう。
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学生に技術と社会問題を結びつけてポジティブな影響を与えるように教える。
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調査によって、責任あるAIの使い方やガバナンスについて多様な公衆の意見が明らかになった。
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研究は、画像分類における深層学習モデルの公平性向上技術をいろいろ評価してるよ。
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新しいデータセットが画像生成モデルのステレオタイプ問題を浮き彫りにしてる。
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AIが人類に対する脅威についてのいろんな視点を分析する。
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研究が著作権の不明瞭化に対する検出方法の効果を調べてる。
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調査によると、モバイルアプリのレビューにはよくある倫理的な問題があるんだって。
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金融におけるAIをもっとわかりやすく信頼できるものにする方法を探ってる。
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アルゴリズム監査の研究とその社会への影響を見てみよう。
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COVID-19は、世界中で公平なワクチンシェアの重要性を浮き彫りにしてるね。
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この記事では、機械学習モデルの明確さの必要性について話してるよ。
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会議では、画像アップサンプリング技術の公平性と人種の表現について話し合われた。
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会話型ユーザーインターフェースの倫理的課題を調べて、より良いユーザー体験を得る。
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アーティストたちが生成AIについての意見や、それがアート業界に与える影響を語ってるよ。
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LLMがファクトチェックの人たちがミスインフォメーションの主張を優先するのにどう役立つかを調べてるんだ。
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ネガティブな結果が出た後のアルゴリズムによる推薦の公平性を調べる。
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この記事では、AIにおける多様な道徳的信念の表現をどうやって良くするかについて話してるよ。
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調査で医療従事者が教育におけるAIの統合についてどう思ってるかがわかったよ。
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調査によると、交通におけるAIの効率性と公平性について意見が分かれている。
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テキストから画像モデルの人種や性別のステレオタイプを調べる。
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作家を匿名にしつつ、テキストの明瞭さを保つための早い方法。
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新しい方法は、推薦において消費者と生産者の公正さを両立させる。
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今日のデジタル時代における倫理とネットワーキング研究の交差点を探る。
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AIモデルにおける言語が道徳判断にどう影響するかを検証中。
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リアルな顔交換における視線の影響を探る。
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データプライバシーと倫理的な問題における分散型AIの重要性を探る。
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効果的なAIシステムにおける多様性の重要性を探る。
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時代とともに人間の体を視覚化する方法がどう変わってきたかを探る。
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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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