テクノロジー倫理 に関する最新の記事

この研究はAI分類器のプライバシー問題と保護方法について調べてるよ。

この研究は、AIモデルが異なる文化をどれくらい理解しているかを評価してるんだ。

テキストから画像への拡散モデルの安全性を高める新しい防御方法。

NFARDはディープラーニングモデルの著作権を守るための革新的な方法を提供してるよ。

この研究は、包括的な言語を使ってAI言語モデルの性別バイアスを減らすことに焦点を当ててるよ。

言語モデルの信頼性とコンプライアンスを正確なソースの帰属で改善すること。

この研究は、LLMが人間が書いたコンテンツよりも自分の出力を好むことを明らかにしてる。

研究によると、人間とAIがお互いを認識するのが難しいって。

AIモデルのバイアスを通じて、言語がジェンダー観にどう影響するかを調べる。

CEIPAは、大規模言語モデルの脆弱性を明らかにして、安全性を高める手助けをしているよ。

LLM搭載ロボットのリスクと安全対策を調べる。

LLMが社会的ステレオタイプに与える影響と成果を改善する方法を検討中。

研究によると、チャットボットと敏感なデータを共有することには意外なリスクがあるらしい。

AIにおけるユーザーデータ保護のための差分プライバシーとNTK回帰の検討。

AIアプリケーションでセンシティブな情報を守るための差分プライバシーの探求。

誠実なコンピューティングはデータ処理における信頼と倫理を重視してるよ。

データ所有者が自分のデータの不正使用をMLでチェックできるフレームワーク。

この方法はプライバシーを向上させつつ、AIのモデル精度を改善するんだ。

AIモデルからデータを効果的に削除する手法を探る。

AI基盤モデルの社会的および環境的影響を調べる。

自然言語処理における差分プライバシーの検討で、データ保護をより良くする。

AIツールが履歴書のスクリーニングでバイアスを強化する可能性を探る。

CrossWalkメソッドは、センシティブな情報を考慮しながらノード埋め込みの公平性を向上させる。

人を欺くAIの説明は信念を揺らすことがあって、偽情報と戦うのが難しくなるんだ。

この論文では、現在の機械的な忘却検証方法の効果を調べてるよ。

T2Isがカーストのアイデンティティをどう描いて、ステレオタイプを強めているかを調べる。

研究が、VLMによる個人情報の漏洩の可能性を明らかにした。

公正性と説明責任のための議論可能なAIの役割を調査する。

新しいフレームワークが、ユーザーの好みとランゲージモデルの一致を改善する。

研究は、ユーザーのプライバシーのニーズを尊重しながら統計を推定する方法を探求してる。

新しいデータセットが、性別や年齢に基づくスピーチモデルのバイアスを明らかにしてるよ。

AIチャットボットは偽の記憶を作ることがあって、法的な場面で心配されてるんだって。

新しい手法が顔認識を向上させつつ、プライバシーの懸念にも対処してるよ。

データのバイアスを減らしてディープフェイク検出を改善する方法。

言語モデルが意見の社会的バイアスをどう扱うかを分析する。

新しい方法が画像とテキストモデルのバイアスを効果的に減らす。

新しい方法が、言語モデルで有害なプロンプトの検出を改善する。

Explainable AIとInterpretable AIの主な違いを見てみよう。

認証されたアンラーニングとそのデータプライバシー保護における役割を探る。

中国の言語モデルと検索エンジンにおける社会的バイアスを調査中。