テクノロジー倫理に関する最新の記事

機械学習機械の忘却：プライバシーとパフォーマンスのバランス

プライバシーと機能を保ちながら、機械がデータを忘れる方法を探る。

Àlex Pujol Vidal, Anders S. Johansen, Mohammad N. S. Jahromi

2025-05-16T08:29:20+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語 AIにおけるおべっかの危険性

大規模言語モデルにおけるおべっか使いの問題とその影響を考察する。

Lars Malmqvist

2025-05-13T03:13:20+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語人工知能システムのバイアスへの対処

AIにおけるバイアスの見方と、それに公平に取り組む方法。

Valentin Barriere

2025-05-12T19:12:00+00:00 ― 1 分で読む

暗号とセキュリティデータプライバシーとAI学習のバランスを取ること

このガイドでは、AIを効果的に訓練しつつデータを安全に保つ方法について話すよ。

Qi Li, Cheng-Long Wang, Yinzhi Cao

2025-05-10T04:42:40+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 AI生成コンテンツの安全性確保

AIコンテンツ制作における安全フィルターの重要性を探る。

Massine El Khader, Elias Al Bouzidi, Abdellah Oumida

2025-05-09T23:13:20+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語大規模言語モデルのバイアスに対処する

AI言語モデルのバイアスを調べて、潜在的な解決策を考えてる。

Carolin M. Schuster, Maria-Alexandra Dinisor, Shashwat Ghatiwala

2025-05-08T20:12:00+00:00 ― 1 分で読む

暗号とセキュリティデータ保護におけるプライバシー監査の重要性

プライバシー監査は、今日の情報時代で個人データを守るためにめっちゃ重要だよ。

Shiming Wang, Liyao Xiang, Bowei Cheng

2025-05-08T19:21:20+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 AI画像生成における多様性への対処

この記事では、AI生成画像における多様性の重要性について話してるよ。

Mischa Dombrowski, Weitong Zhang, Sarah Cechnicka

2025-05-08T02:28:00+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 AIが生成した画像を見分ける新しい技術

予測的不確実性を使ってAIが作った画像を見分ける新しい方法。

Jun Nie, Yonggang Zhang, Tongliang Liu

2025-04-01T19:09:18+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語フィリピン語モデルのバイアスに対処する

研究者たちがフィリピン語の言語モデルのバイアスに取り組んで、文化的な関連性を高めてるよ。

Lance Calvin Lim Gamboa, Mark Lee

2025-03-24T01:42:09+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識画像分類の公平性：増え続ける懸念

画像分類における公正なAIの必要性を探る。

Javon Hickmon

2025-03-23T03:13:57+00:00 ― 1 分で読む

人工知能 AIの意識を求める旅：その裏にあるもの

人工知能における表面的意識仮説を探る。

Yosuke Miyanishi, Keita Mitani

2025-03-17T13:11:20+00:00 ― 1 分で読む

ヒューマンコンピュータインタラクションデジタルデザインのダークサイド

オンラインのやり取りの裏にある隠されたトリックを明らかにする。

Meng Li, Xiang Wang, Liming Nie

2025-03-15T05:02:24+00:00 ― 1 分で読む

人工知能決定木：AIにおける性別バイアスを浮き彫りにする

AIモデルの性別バイアスを明らかにするための決定木の活用。

Ana Ozaki, Roberto Confalonieri, Ricardo Guimarães

2025-03-12T17:39:18+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語 AIモデルから有害な知識を削除すること

新しい方法が、AIモデルが不要な情報を安全に取り除くのを助けてる。

Harry J. Davies, Giorgos Iacovides, Danilo P. Mandic

2025-03-11T18:22:57+00:00 ― 1 分で読む

人工知能 AIの公平性を確保するためのフェアネスシールドの役割

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

2025-03-03T04:08:24+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 AIを私たちの価値観に合わせる: リワードハッキングの課題

AIが人間の意図に沿って unintended outcomesなしにどう調和できるかを発見しよう。

Paria Rashidinejad, Yuandong Tian

2025-02-28T06:01:07+00:00 ― 1 分で読む

ヒューマンコンピュータインタラクション未来を動かす：AIと公共の関与

AIが楽しい方法でどのように人々を動かすかを探る。

Manuel Cebrian, Petter Holme, Niccolo Pescetelli

2025-02-27T12:40:03+00:00 ― 1 分で読む

機械学習自己修正型言語モデル：新しいアプローチ

言語モデルがどんなふうに学んで適応しながら、有害なコンテンツを避けられるかを発見しよう。

Han Zhang, Zhuo Zhang, Yi Zhang

2025-02-10T15:24:18+00:00 ― 1 分で読む

人工知能自己と他者の重なりでAIの誠実さを確保する

新しいアプローチが、AIシステムをもっと信頼できるものにして、騙しにくくしようとしてるんだ。

Marc Carauleanu, Michael Vaiana, Judd Rosenblatt

2025-02-09T17:44:15+00:00 ― 1 分で読む

暗号とセキュリティスマートモデルをだます：リスクと真実

研究者たちが巧妙な手法を使ってマルチモーダル大規模言語モデルの脆弱性を発見した。

Yangyang Guo, Ziwei Xu, Xilie Xu

2025-02-07T02:20:24+00:00 ― 1 分で読む

人工知能アルゴリズム的公平性の解読: ガイド

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

2025-02-05T07:48:27+00:00 ― 0 分で読む

機械学習機械学習におけるプライバシー保護

データプライバシーと機械学習のインサイトをどう両立させるか学ぼう。

Zijian Zhou, Xinyi Xu, Daniela Rus

2025-02-02T22:49:48+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語バランスを取る：AIモデルの安全性と技術

新しいフレームワークがAI評価でパフォーマンスと同じくらい安全性を重視してるよ。

Haonan Li, Xudong Han, Zenan Zhai

2025-01-28T04:48:00+00:00 ― 1 分で読む

暗号とセキュリティ AIにおけるバックドア攻撃の脅威

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

2025-01-26T04:39:00+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識クリエイティビティを守る：無許可データ使用との戦い

画像生成におけるデータの誤用から守るための保護手段を見てみよう。

Sen Peng, Jijia Yang, Mingyue Wang

2025-01-25T09:23:24+00:00 ― 1 分で読む

機械学習生成AIにおける公正性のナビゲーション

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

2025-01-18T20:06:00+00:00 ― 1 分で読む

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