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Melhorando a confiança e a conformidade em modelos de linguagem através de atribuição precisa de fontes.

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Estudo mostra que tanto humanos quanto IA têm dificuldade pra se reconhecer.

Analisando como a linguagem influencia as visões de gênero através de preconceitos em modelos de IA.

A CEIPA ajuda a descobrir vulnerabilidades em modelos de linguagem grandes pra aumentar a segurança deles.

Analisando os riscos e medidas de segurança para robôs com IA.

Analisando o impacto dos LLMs nos estereótipos sociais e formas de melhorar os resultados.

Estudo revela riscos surpreendentes de compartilhar dados sensíveis com chatbots.

Analisando privacidade diferencial e regressão NTK pra proteger dados dos usuários em IA.

Explorando privacidade diferencial pra proteger informações sensíveis em aplicações de IA.

A Honest Computing foca em confiança e ética no tratamento de dados.

Uma estrutura que permite aos donos dos dados verificarem o uso não autorizado dos seus dados em ML.

Esse método melhora a privacidade enquanto aumenta a precisão do modelo em IA.

Explorando técnicas pra remover dados de forma eficaz dos modelos de IA.

Analisando os efeitos sociais e ambientais dos modelos de fundação de IA.

Analisando a privacidade diferencial em processamento de linguagem natural pra uma proteção de dados melhor.

Analisando como ferramentas de IA podem reforçar preconceitos na triagem de currículos.

O método CrossWalk melhora a equidade nas embeddings de nós enquanto considera informações sensíveis.

Explicações enganosas de IA podem influenciar crenças, complicando a luta contra a desinformação.

Este artigo examina a eficácia dos métodos atuais de verificação de desvinculação em máquinas.

Examinando como os T2Is retratam identidades de casta e reforçam estereótipos.

Estudo revela possíveis vazamentos de informações pessoais por VLMs.

Analisando o papel da IA contestável para justiça e responsabilidade.

Uma nova estrutura melhora o alinhamento dos modelos de linguagem com as preferências dos usuários.

A pesquisa explora como estimar estatísticas respeitando as necessidades de privacidade dos usuários.

Um novo conjunto de dados destaca os preconceitos em modelos de fala baseados em gênero e idade.

Chatbots de IA podem criar falsas memórias, o que levanta preocupações em ambientes legais.

Novos métodos melhoram o reconhecimento facial enquanto lidam com preocupações de privacidade.

Um método pra melhorar a detecção de deepfakes, diminuindo os preconceitos nos dados.

Analisando como os modelos de linguagem lidam com preconceitos sociais em opiniões.

Um novo método reduz os preconceitos em modelos de imagem e texto de forma eficaz.

Um novo método melhora a detecção de prompts prejudiciais em modelos de linguagem.

Uma olhada nas principais diferenças entre IA Explicável e IA Interpretável.

Explorando o desaprender certificado e seu papel na proteção da privacidade dos dados.

Analisando os preconceitos sociais em modelos de linguagem e motores de busca em chinês.

Uma nova abordagem pra melhorar a justiça e a precisão no reconhecimento facial.

Analisando como as identidades sociais afetam os preconceitos em modelos de linguagem.

Estudo revela vulnerabilidades em modelos de IA por causa de ataques de backdoor.

Um novo conjunto de dados busca melhorar a compreensão do viés de gênero na IA.

Analisando como a responsabilidade e o seguro podem mitigar os riscos da IA.