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A busca por uma IA explicável foca na transparência e na confiança nas decisões.

Analisando como os modelos de linguagem de IA refletem preconceitos contra comunidades marginalizadas.

Uma técnica nova verifica a exposição dos dados de treino em modelos de difusão.

Essa pesquisa apresenta um método pra identificar gráficos reais e gerados.

Um novo método usa busca de arquitetura neural pra melhorar a detecção de falsificações faciais.

Explorando a importância da participação pública na IA e seus desafios.

Um olhar sobre o viés de gênero na IA e seu impacto na sociedade.

Os apps móveis muitas vezes não são claros na coleta de dados, o que afeta a confiança dos usuários.

Esse artigo explora o impacto do viés de gênero na análise de sentimentos com BERT.

Explorando a natureza das crenças em grandes modelos de linguagem.

A explicabilidade na IA é super importante pra confiar em áreas críticas como saúde.

A cooperação internacional é fundamental pra lidar com os riscos e benefícios da IA.

Pequenos preconceitos na IA podem resultar em grandes injustiças.

Esse artigo explora a ligação entre atribuições de recursos e explicações contrafactuais na IA.

Analisando os riscos e os desafios de explicação dos ataques adversariais em modelos de IA.

Explorando os riscos de privacidade e estratégias pra gerenciar vazamento de dados em modelos de linguagem.

Este artigo analisa métodos para testar modelos de linguagem em relação a preconceitos.

A diversidade no design de IA é super importante pra evitar viés e promover a justiça.

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

Apresentando um jeito seguro de identificar texto gerado por máquinas.

Analisando como os preconceitos na IA afetam as sugestões de emprego para diferentes grupos.

Uma olhada em quão empático o ChatGPT realmente é.

Analisando os desafios e as oportunidades da privacidade diferencial na análise de dados.

Analisando os riscos de reidentificação em decisões judiciais anonimizadas usando modelos de linguagem.

Explorando um novo método pra proteger a privacidade em pesquisas causais sem perder a precisão.

Um novo conjunto de dados traz informações sobre viés na tecnologia de linguagem.

Usando perplexidade pra identificar entradas arriscadas em modelos de linguagem.

Pesquisas analisam como o ChatGPT lida com preconceitos em discussões polêmicas.

Examinando os riscos ligados aos principais modelos de visão computacional e sua eficácia.

Uma abordagem estruturada para criar conjuntos de dados eficazes para análise de discurso de ódio.

Um estudo revela preconceito de gênero em IA em várias culturas.

Esse estudo investiga os preconceitos em modelos de linguagem usando aprendizado baseado em prompts.

Fairness as a Service enfrenta o viés em sistemas de aprendizado de máquina de forma segura.

Explorando a necessidade de explicações claras na tomada de decisão da IA, especialmente em modelos quânticos.

Uma nova estrutura busca esclarecer a tomada de decisão da IA para os humanos.

Um estudo sobre como os usuários interpretam as explicações da IA e suas limitações.

Explorando como os atacantes usam modelos de linguagem grandes para extrair conhecimento.

Um estudo sobre como identificar textos gerados por humanos e por máquinas e suas fontes.

A sanitização do conhecimento ajuda a proteger informações sensíveis em modelos de linguagem.

Analisando a eficácia de marcas d'água contra ataques adaptativos em imagens deepfake.