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Este estudo investiga a troca entre justiça e privacidade em modelos de linguagem.

FairDP oferece uma solução pra garantir privacidade e justiça em sistemas de aprendizado de máquina.

Analisando como modelos de IA podem refletir preconceitos sociais em consultas de banco de dados.

Uma olhada em como monitorar a justiça nas decisões algorítmicas.

Novos métodos melhoram a atribuição de conteúdo gerado por IA, aumentando a responsabilidade e lidando com preocupações éticas.

Apresentando um método que identifica de forma eficaz conteúdo escrito por IA sem necessidade de treinamento prévio.

Um novo método reduz o viés em modelos de NLP usando agrupamento dinâmico e aprendizado ativo.

Uma nova abordagem pra alinhar modelos de linguagem de IA com as normas sociais por meio de interações simuladas.

Analisando a confiança e a ética em torno do protestware no software de código aberto.

Avaliando estratégias pra lidar com saídas inadequadas de modelos de geração de imagem.

Analisando como classificadores seletivos preservam a privacidade e a precisão das previsões.

Explorando a necessidade de um desenvolvimento de IA ético e confiável.

Um novo método melhora a precisão dos resumos enquanto mantém o conteúdo informativo.

Estudando como os preconceitos nos dados de treinamento influenciam o comportamento e a performance do modelo.

Esse artigo analisa a estrutura dos argumentos de discurso de ódio nas redes sociais.

Este artigo analisa métodos eficientes para desviar viés em modelos de linguagem.

Um estudo sobre como o ChatGPT lida com os comandos e aborda o viés nas respostas.

Um novo método foca no viés de gênero em modelos de linguagem enquanto minimiza o uso de dados.

Explorando maneiras de garantir confiabilidade e clareza nas decisões da IA.

Entendendo modelos que juntam vários tipos de dados pra gerar resultados melhores.

Um estudo sobre como usar perda tripla para criar modelos de machine learning mais justos.

Descubra como modelos de linguagem melhoram a eficiência do atendimento ao cliente e reduzem custos.

A moderação de conteúdo é super importante pra usar sistemas de IA generativa de forma responsável.

Analisando como as equipes podem melhorar a justiça na IA através de uma colaboração melhor.

Um estudo revela um jeito de criar exemplos adversariais sem perder o sentido.

Uma nova abordagem pra reduzir o viés em sistemas de reconhecimento de expressões faciais.

Examinando como a manipulação afeta a interpretação de redes neurais profundas.

Este estudo avalia a habilidade do GPT-4 de extrair fatores de saúde social de registros.

Um jeito de reduzir o viés nos conjuntos de dados de treino de IA pra resultados mais justos.

Uma nova abordagem melhora a justiça e a segurança em sistemas de ML.

Testando modelos de linguagem pra identificar saídas prejudiciais antes de usar na vida real.

Um estudo sobre como conectar modelos ajustados às suas versões base.

Examinando a necessidade de regras e a introdução de Arquitetos de IA pra segurança.

Explorando o equilíbrio entre a contribuição humana e as capacidades de aprendizado de máquina.

Apresentando o GMMD, uma estrutura pra melhorar a justiça em redes neurais gráficas.

Novos métodos na análise de AMR melhoram a compreensão da linguagem e a precisão dos gráficos.

Uma visão geral completa da criação do conjunto de dados OBELICS e suas implicações para o aprendizado de máquina.

Analisando a interseção da geração de imagem por IA e os riscos de copyright.

Analisando métodos pra encontrar e reduzir desonestidade no comportamento da IA.

Este artigo fala sobre métodos para melhorar a justiça em aprendizado de máquina corrigindo ruídos nas etiquetas.