倫理 に関する最新の記事

言語モデルの概要、課題、改善方法について。

この記事では、LLMが人間と似たような価値観を表現する方法について探ります。

AIシステムの公平性についてステークホルダーが合意するためのフレームワークを紹介します。

新しいフレームワークがAIの公平性、プライバシー、解釈可能性、排出量に取り組んでるよ。

新しい技術で、少ないデータで合成音声の生成が強化されたよ。

調査がパーキンソン病研究における遺伝的結果の返却についての洞察を明らかにした。

多様な人種における顔認識技術の公平性を高めるための戦略。

生成AIは、さまざまな分野でコンテンツ制作を変革してるよ。

研究者たちが動画クリップからリアルなデジタルアバターを作るためのPAVを開発した。

新しい方法で、バイオメトリクスにおける既知と未知の個人の識別が改善されてるよ。

医療画像におけるAIの公平性の課題を検証する。

ナッジが選択にどう影響するのか、そしてその倫理的な影響について学ぼう。

ロボットは倫理的ガイダンスでコミュニティの価値観に合わせる必要がある。

個人の価値観が知能のある機械とのやり取りにどう影響するかを調べる。

多様な人々に対して、公平性を確保するために機械学習モデルを評価すること。

ヘルスケアシステムにおける倫理的なAI開発のためのフレームワーク。

アクティブラーニングが道徳的な好みの理解をどう改善できるかを調べる。

この研究は、テクノロジーが曲の歌詞の中にある道徳的価値をどうやって見つける手助けをするかを調べてるんだ。

AIの教育における役割、利点、そして導入する可能性のあるバイアスを調べる。

新しいガイドラインは、開発者向けにAIシステムのセキュリティを向上させることを目指してるよ。

AIが医療に与える影響と、公平性の重要性について考える。

この研究は、GPT-4がバイオエシックスの法律事例をどう解釈するかを分析している。

Evolverは、大規模なマルチモーダルモデルを使って憎悪的なミームの検出を改善するよ。

不確かな環境でエージェントが倫理的義務を果たすための新しいアプローチ。

デジタルコンテンツにおけるディープフェイク検出の進化する方法を見てみよう。

大規模言語モデルが社会に与える影響やリスクを調べる。

AIシステムの安全機能は、責任ある使い方と倫理のためにめっちゃ重要だよ。

ML-EATは、言語技術におけるバイアスを明らかにするための構造化されたアプローチを提供するよ。

AIシステムが人間の価値観をうまく反映する必要性を考える。

不安定な道徳的好みが倫理的AIの開発にどう影響するかを調べる。

AIモデルにおけるファーストネームが意思決定に与える影響を調査中。

機械学習のバイアスを評価することで、みんなにとって公正な結果につながるよ。

合成データが医療の進歩をどう助けて、重要な課題にどう対処しているかを調べる。

アルゴリズムが倫理的なAIの意思決定に果たす役割を理解する。

新しい透かし技術が画像のクリエイターを守って、誤情報と戦ってるよ。

研究によると、さまざまなペルソナを使った言語モデルには固有の傾向があるんだ。

スピーカーバリフィケーションのバイアス測定方法についての考察。

オンラインでの誤解を招く画像の増加に対処するために、より良いファクトチェック方法を導入する。

研究者たちは、言語モデルの倫理的意思決定を改善するためのデータセットを作成した。

新しい方法が大規模言語モデルの脱獄の効率と効果を高める。