テクノロジー倫理 に関する最新の記事

LLMが人間の思考や感情とどう関わるかを調査中。

この記事では、言語モデルの出力をもっと公平にする方法について話してるよ。

テキストから画像モデルの悪用を防ぎながら、その合法的な利用を維持する方法。

研究によると、フェデレーテッドラーニングのテキストプライバシーへのアプローチに脆弱性があることがわかった。

日常の人と物のやり取りを理解するためのモデルを革新的なアプローチで改善すること。

AIシステムとユーザーのやり取りにおける安全性の重要性を見てみよう。

新しい方法で言語モデルの出力を理解するのが上手くなった。

言語モデルの安全性、信頼性、倫理的問題を探る。

AIの正直さの葛藤とそれがユーザーの信頼に与える影響を調べる。

この記事では、AIが周縁化されたグループにどのように影響を与えるかと、結果を改善する方法について考察している。

機械学習モデルにおける推論攻撃が引き起こすプライバシーの課題を探る。

ユーザープライバシーとモデルの整合性のための連合学習と学習解除の探求。

多様な人間の興味とAIシステムを合わせる複雑さを探る。

この記事では、拡散モデルが画像生成や操作タスクをどう改善するかを検討しているよ。

機械学習の公平性が決定や時間を通じてどのように進化するかを調べる。

この記事では、機械の忘却の課題とプライバシーと精度を両立させる新しいアプローチについて話してるよ。

この記事では、ディープフェイクメディアを検出するための技術と課題について探ります。

研究が、候補者の名前に基づくAIの採用推薦に偏見があることを明らかにした。

ユーザーの特性は、言語モデルの反応や安全性に影響を与えるんだよ。

文化的バイアスがAIの画像理解にどう影響するかを調べる。

都市交通統計を共有しながらプライバシーを維持する方法。

この記事では、機械学習における個人のプライバシーを守るための戦略について探っていくよ。

差分プライバシーがどうやって個人データを守りつつ有用な分析を可能にするかを学ぼう。

言語モデルとシンボリックプログラムを組み合わせた新しいAIのアプローチで、より解釈しやすくなってるよ。

AIモデルを責任を持って、効果的に開発するためのベストプラクティスを学ぼう。

AIリスクのカテゴリーと統一されたポリシーの必要性についての考察。

新しい方法が、位置情報データ共有からの深刻なプライバシーの脅威を明らかにしてるよ。

この記事では、大規模言語モデルが信念や意図を持っているかどうかを検討している。

テクノロジーの長期的な公平性とその社会的影響について話そう。

AAggFFは、連合学習における公平なモデルパフォーマンスのための適応戦略を紹介してるよ。

OxonFairみたいなツールは、AIの意思決定の公正さを確保するのに役立つよ。

研究によると、Llama 3モデルから安全機能が簡単に削除できることがわかったよ。

研究によると、プロンプトの調整がAIの文化に対する反応を向上させることができるんだって。

この記事では、LLMに関連するリスクを調査して、安全性を高める方法を提案します。

新しいフレームワークがLVLMの出力のエラーを検出して修正することを目指してるんだ。

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。