テクノロジーの倫理 に関する最新の記事

研究者たちは音声認識でプライバシーを守るために合成音声データを開発中です。

オンラインでヘイトスピーチを監視する際の課題と戦略を探る。

新しいモデルは、精度を維持しつつ、レコメンデーションシステムの公平性を向上させることを目指してるよ。

CapHumanは、1枚の画像からリアルなポートレートを生成し、個々の多様なバージョンを表示するよ。

LLMがボット検出をどう改善できるか、そしてそれに伴うリスクについて探る。

この記事では、法律のアドバイスにおけるAIの安全な使い方について説明してるよ。

ファウンデーションモデルとフェデレーテッドラーニングを統合することは、リスクとメリットの両方があるよ。

生成AIにおける著作権問題の概要とその影響について。

言語モデルのデータ汚染は、評価において深刻な信頼問題を引き起こす。

研究は、言語モデルを使ってオンラインテキストの法的問題を検出することに焦点を当てている。

この研究は、LLMのバイアスが人間のインタラクションシミュレーションにどう影響するかを調べてるんだ。

研究は、異なるグループ間でのAIの説明における公正性に影響を与える問題を浮き彫りにしています。

自己複製プログラムの基本と重要性を探ろう。

AIの開発におけるデータアノテーションの重要な役割とその課題を探る。

人工知能システムにおける意図の重要性を探る。

インテリジェントエージェントでの倫理的な行動と透明性を確保することは、信頼のためにめっちゃ大事だよ。

機械学習とフェデレーテッドシステムにおける公平性の問題を探る。

言語モデルが採用における性格特性をどう反映するかを探る。

この記事では、因果学習がレコメンダーシステムの公平性と信頼性をどう向上させるかを探ります。

新しい方法が言語モデルの意思決定プライバシーを守りつつ、パフォーマンスを維持するんだ。

この研究は、言語モデルにおけるパーソナライズされた応答のメリットを調べてるよ。

この記事では、AIシステムの公平性を監査する際の複雑さと課題について話してるよ。

バイアスや有害な出力を減らして言語モデルの動作を改善する新しい方法。

研究によると、言語モデルはシンプルなテキスト操作に苦労しているらしい。

新しい方法がAI言語モデルの有害な出力を減らそうとしてるんだ。

AIシステムにおける公平性と明確な説明の必要性についての考察。

T2Iモデルの性別バイアスをペアステレオタイプテストで調べる。

新しいアプローチが、テキストから画像へのモデルでプロンプト最適化を通じて画像の安全性を向上させる。

データを使って言語モデルのコーディングタスクのパフォーマンスを向上させる方法を探る。

新しい方法で、最小限の人間のフィードバックでLLMの整合性が向上する。

この研究はマスクされた言語モデルのバイアスとその影響を調べる。

この研究では、ヨーロッパの言語での指示に従う際の多言語モデルの効果を調べてるよ。

劣化知識ニューロンが言語モデルのパフォーマンス向上に果たす役割に関する研究。

言語モデルにおけるアテンションヘッドとニューロンの役割を探る。

MLにおけるバイアスを減らすための戦略、連続的なセンシティブ属性に焦点を当てて。

この記事は、大規模言語モデルにおける機械的な忘却について考察しているよ。

逆翻訳を使った新しいアプローチが、言語モデルを有害なプロンプトから守ろうとしているんだ。

研究が、長い対話中のチャットボットの記憶に関する課題と進展を明らかにした。

この研究では、複数の言語にわたる大規模言語モデルにおける性別バイアスを調べてるよ。

価値に敏感なデザインが責任あるAIツールキットをどう強化できるか探ってるんだ。