テクノロジー倫理 に関する最新の記事

説明可能なAIの探求は、意思決定における透明性と信頼に焦点を当ててるんだ。

AI言語モデルがどのように疎外されたコミュニティに対する偏見を反映しているかを調査する。

拡散モデルのトレーニングデータの露出をチェックする新しい手法。

この研究は、本物のグラフと生成されたグラフを識別する方法を提示している。

新しい方法は、顔の偽造検出を改善するためにニューラルアーキテクチャサーチを使ってる。

AIにおける公共の関与の重要性とその課題を探る。

AIにおける性別バイアスとその社会への影響についての考察。

モバイルアプリはデータ収集の明確さが足りなくて、ユーザーの信頼に影響を与えてるんだ。

この記事では、BERTを使ったセンチメント分析におけるジェンダーバイアスの影響を探ります。

大規模言語モデルの信念の性質を探る。

AIの説明可能性は、医療のような重要な分野での信頼にとってめっちゃ大事だよ。

AIのリスクと利益を管理するためには国際的な協力が必要だよ。

AIのちょっとしたバイアスが大きな不公平な結果につながることがあるんだ。

この記事では、AIにおける特徴の帰属と反事実的説明の関係を探るよ。

AIモデルに対する敵対的攻撃のリスクと説明可能性の課題を調べる。

言語モデルにおけるプライバシーリスクとデータ漏洩を管理するための戦略を探る。

この記事では、バイアスをテストするための言語モデルの方法を検討しているよ。

AIデザインの多様性は、バイアスを防ぎ、公平性を促進するためにめっちゃ大事だよ。

この記事では、公平なハッシュマップを作ってデータ管理を公正にすることについて話してるよ。

機械生成されたテキストを識別するための安全な方法を紹介します。

AIのバイアスが異なるグループに対する仕事の提案にどう影響するかを調べる。

ChatGPTの本当の共感力についての考察。

データ分析における差分プライバシーの課題と機会を調べる。

言語モデルを使って匿名化された裁判の判決の再特定リスクを調査する。

因果研究で精度を保ちながらプライバシーを守る新しい方法を探ってる。

新しいデータセットが言語技術のバイアスに関する洞察を提供しているよ。

言語モデルでリスクのある入力を特定するために困惑度を使う。

研究は、ChatGPTが物議を醸す議論でのバイアスの扱いを分析している。

コンピュータビジョンモデルのリスクや効果を調べてるよ。

ヘイトスピーチ分析のための効果的なデータセットを作るための構造的アプローチ。

研究によると、さまざまな文化におけるAIには性別バイアスがあることがわかった。

この研究は、プロンプトベースの学習を使って言語モデルのバイアスを調査してるよ。

フェアネス・アズ・ア・サービスは、機械学習システムのバイアスに安全に対処するよ。

AIの意思決定における明確な説明の必要性、特に量子モデルについて探ってる。

新しいフレームワークが、AIの意思決定を人間に分かりやすくすることを目指してるよ。

ユーザーがAIの説明をどう解釈し、その限界をどう捉えているかについての研究。

攻撃者が大規模言語モデルを利用して知識を抜き出す方法を探ってるんだ。

人間と機械が生成したテキストとそのソースを識別する研究。

知識のサニタイズは、言語モデル内の機密情報を保護するのに役立つ。

ディープフェイク画像に対する適応攻撃に対する透かしの効果を調べる。