Artigos mais recentes para Justiça

Pequenos preconceitos na IA podem resultar em grandes injustiças.

Enfrentando os desafios de justiça em sistemas influenciados por preferências e comportamentos humanos.

Analisando preconceitos na triagem de currículos feita por IA e jeitos de melhorar a justiça.

Explore como os valores de Shapley ajudam a esclarecer previsões de machine learning na saúde.

Esse artigo analisa a troca entre justiça e satisfação geral na divisão de recursos.

Este artigo fala sobre os problemas e estratégias para implementar os valores de IA Responsável.

Explorando a justiça na escolha de representantes de grupos diversos.

Uma olhada em promover justiça em sistemas de recomendação em meio a uma sobrecarga de informações.

Integrar IA explicável no 6G melhora a confiança dos usuários e o desempenho.

Esse artigo analisa questões de justiça na tecnologia de reconhecimento facial.

Analisando as preocupações dos candidatos sobre a pontuação por IA em comparação com a pontuação humana tradicional.

Analisando preconceitos em sistemas de revisão de código de aprendizado de máquina.

Um novo método para melhorar a justiça na seleção de clientes em aprendizado federado.

Esse artigo fala sobre como criar hashmaps justos pra uma gestão de dados equitativa.

Um novo framework melhora a justiça em algoritmos usando informações demográficas incertas.

Investigando a justiça em sistemas de ML considerando múltiplos atributos protegidos.

Um método de quatro etapas para promover o desenvolvimento ético da IA em diferentes funções.

Descubra como a tecnologia RIS melhora a eficiência da comunicação e a justiça nas redes do futuro.

Novas ferramentas visam melhorar a equidade na IA ao fornecer acesso a conjuntos de dados diversos.

Um novo framework pra garantir justiça nos sistemas de IA enquanto estão em operação.

Um novo método melhora a justiça do modelo gerando amostras de dados sintéticas.

Este estudo revela preconceitos em como os carros autônomos detectam pedestres com base na idade e na cor da pele.

Este artigo examina a invariância contrafactual e suas conexões com a independência condicional.

Um olhar sobre multicalibração e onmiprevisão em aprendizado de máquina.

Explorando a justiça em DLTs, especialmente pela perspectiva de sistemas baseados em DAG.

Esse estudo apresenta um método pra reduzir o viés em modelos de aprendizado de máquina.

Uma olhada em como as campanhas usam dados pra influenciar a justiça nos distritos.

O RIFO otimiza o agendamento de pacotes pra um fluxo de dados eficiente nas redes.

Um framework para criar dispositivos inteligentes justos e inclusivos.

Um novo método melhora a equidade em modelos generativos sem precisar de conjuntos de dados originais.

Novos métodos têm como objetivo melhorar a calibração em modelos de previsão de risco para diferentes grupos.

Entendendo como a IA melhora a previsão de risco clínico e a confiança.

Esse framework junta justiça e robustez pra sistemas de IA responsáveis.

A pesquisa explora o equilíbrio em modelos de linguagem multilíngues para justiça e privacidade.

Novas intervenções buscam reduzir o viés em GNNs enquanto mantêm a precisão nas previsões.

Esse trabalho apresenta técnicas inovadoras para gerenciar programas reativos complexos de forma eficaz.

Pesquisas mostram estereótipos prejudiciais em modelos de linguagem em relação a grupos marginalizados.

Este artigo fala sobre a justiça na formação de grupos, focando no problema da Bisseção Mínima.

Um novo modelo pretende reduzir as desigualdades de saúde nos registros eletrônicos.

Pesquisas mostram como modelos de aprendizado de máquina podem melhorar a precisão em diferentes grupos de pacientes.