テクノロジーの倫理 に関する最新の記事

言語エージェントはAIと意思決定を組み合わせて、現実のタスクをこなすんだ。

ニュージーランドで、代表されていないグループに影響を与えるAIのバイアスに関する研究が注目されてる。

言語モデルのパフォーマンスを維持しつつ、有害な行動を取り除く方法。

反事実的説明は、AIの予測を明確にするために、可能な入力の変化を示すんだ。

AIシステムの公平性を測定し改善するためのフレームワーク。

言語モデルにおけるバイアス除去技術の影響に関する研究。

この研究は、不確実性の推定を使って文書検索システムのバイアスに対処してるよ。

インドの工学系大学での学びにChatGPTがどんな影響を与えているかを探る。

Languini Kitchenは、言語モデルの研究者を公正な比較とより良いデータセットでサポートしてるよ。

PROPLACEは、機械学習における対照的説明の信頼性を高めるよ。

新しい方法で、RLエージェントがタスクに合わせて体形を変えられるようになった。

異なるモデルで追加のトレーニングなしにAI生成テキストを特定する研究。

生成モデルとその出力を改善するための機械的な忘却についての考察。

新しい方法は、テキスト生成を改善するためにPPOとMCTSを組み合わせてるんだ。

研究はAIによって作られたフェイク音声のリアルタイム検出方法を強調している。

長いテキスト入力を扱うための言語モデルの改善を探る。

ガウシアンスプラッティングがテキストをリアルな3Dモデルに変える方法を探ってみよう。

EFFLは、フェデレーテッドラーニングにおいてクライアント間でモデルの精度と公正性を等しくすることを目指している。

この記事では、予測アルゴリズムにおける公正さの正則化の役割について探ります。

この記事では、スマートコントラクトの脆弱性と新しいプログラミングアプローチについて話してるよ。

この論文では、言語モデルの幻想を減らして精度を向上させる技術について調べてるよ。

言語モデルが変化後にどのように回復して適応するかを探る。

新しいアルゴリズムが機械学習の意思決定における長期的な公平性をサポートする。

量子コンピュータアルゴリズムにおけるプライバシー違反を特定するための正式なアプローチ。

新しいダビング方法がリップシンクを強化して、視聴者の体験を向上させるよ。

大規模言語モデルの安全性に関する懸念を見てみよう。

MetaHateは、研究のための包括的なデータセットでヘイトスピーチに取り組もうとしてるんだ。

研究は、画像生成における敵対的攻撃に対する滑らかさの影響を強調している。

対照的アンラーニングは、データの影響を効率的に取り除きつつ、モデルの性能を維持するんだ。

GPAvatarは画像からリアルな3Dヘッドアバターを作成し、表現のコントロールを向上させるよ。

大規模言語モデルに対するジェイルブレイク攻撃のリスクを調査中。

FAIR原則がAIモデルの倫理的データ管理をどう導くか学ぼう。

新しい方法が、不完全な因果情報を使って機械学習の公平性を確保するよ。

AIの信頼性とその重要性についての深堀り。

MLの実践者が責任ある機械学習の実践をどうやって実施しているか、そして彼らが直面している課題を調べてるよ。

自然言語処理におけるグループと個人の特性を組み合わせる研究。

この研究は、LLMの出力を人間の価値観に合わせることの課題を強調している。

公正で責任ある技術利用のためのAI監査の重要性を理解すること。

AI言語モデルのパフォーマンスとユーザーの安全性のトレードオフを調べる。

地理空間データを使って、不動産価格の予測モデルにおけるバイアスを調べる。