📊 statistics

Due Process on Hold: A Queueing Framework for Improving Access in SNAP

تقترح هذه الورقة إطاراً لطوابير الانتظار يأخذ في الاعتبار ظواهر الازدحام الناجمة داخلياً مثل إعادة الاتصال والتخلي عن الانتظار، وذلك لتوضيح كيف تخفق نماذج التوظيف القياسية في ضمان الإجراءات القانونية الواجبة في مراكز اتصال برنامج المساعدات الغذائية المؤقتة (SNAP)، مقدمةً نهجاً قائماً على البيانات لإعادة تصميم أنظمة الوصول ومنع حالات الرفض الإجرائي الجماعي.

Andrew Daw, Chloe Pache, Angela Zhou2026-05-15
💻 computer science

Algorithmic Addiction by Design: Big Tech's Leverage of Dark Patterns to Maintain Market Dominance and its Challenge for Content Moderation

تبحث هذه الورقة في كيفية استغلال شركات التكنولوجيا الكبرى لأساليب التصميم الإدمانية غير الأخلاقية، بما في ذلك الأنماط المظلمة وخوارزميات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، للحفاظ على هيمنتها في السوق والإضرار بسلامة المستخدمين، مع استكشاف التحديات الناجمة عن ذلك في مجال الإشراف على المحتوى واقتراح حلول على مستوى السياسات.

Michelle Nie2026-05-14
🤖 AI

VERA-MH Concept Paper

تقدم الورقة البحثية VERA-MH، وهو إطار عمل مؤتمت يستخدم وكلاء مستخدمين ووكلاء ذكاء اصطناعي محكمين محاكيين لتقييم الأداء الأخلاقي والسلامة لروبوتات الدردشة الخاصة بالصحة النفسية، وتحديداً فيما يتعلق بمخاطر الانتحار، من خلال نموذج تقييم وضعه أخصائي سريري.

Luca Belli, Kate H. Bentley, Will Alexander, Emily Ward, Matt Hawrilenko, Kelly Johnston, Mill Brown, Adam M. Chekroud2026-05-14
🤖 machine learning

Energy Scaling Laws for Diffusion Models: Quantifying Compute in Image Generation

تقترح هذه الورقة قانون كابلان (Kaplan) مُعدلاً يتنبأ بدقة باستهلاك طاقة وحدة معالجة الرسومات (GPU) لنماذج الانتشار من خلال تفكيك عملية الاستدلال إلى مكونات تشفير النص، وإزالة الضجيج، وفك التشفيد، مما يثبت أن عملية إزالة الضجيج تهيمن على استخدام الطاقة ويسمح بتقدير موثوق عبر البنيات المختلفة من أجل التخطيط المستدام للذكاء الاصطناعي.

Aniketh Iyengar, Jiaqi Han, Boris Ruf, Vincent Grari, Marcin Detyniecki, Stefano Ermon2026-05-14
💻 computer science

LLM Harms: A Taxonomy and Discussion

تقترح هذه الورقة تصنيفاً شاملاً لأضرار النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) تمتد من مرحلة ما قبل التطوير إلى التطبيقات النهائية، داعيةً إلى اعتماد معايير للمساءلة والشفافية وأنظمة تدقيق ديناميكية لتوجيه التطوير المسؤول للذكاء الاصطناعي والحد من أضراره.

Kevin Chen, Saleh Afroogh, Abhejay Murali, David Atkinson, Amit Dhurandhar, Junfeng Jiao2026-05-14
💻 computer science

Copyright Laundering Through the AI Ouroboros: Adapting the 'Fruit of the Poisonous Tree' Doctrine to Recursive AI Training

تقترح هذه الورقة تكييف عقيدة "ثمرة الشجرة المسمومة" لإنشاء معيار "الذكاء الاصطناعي - ثمرة الشجرة المسمومة" (AI-FOPT) الذي ينقل عبء إثبات المصدر المشروع إلى المطورين في المراحل اللاحقة عندما يتبين أن النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي قد تم تدريبها على بيانات منتهكة، مما يعالج الثغرات الإثباتية التي خلقتها مسارات البيانات الاصطناعية المتكررة المستخدمة لغسل حقوق الطبع والنشر.

Anirban Mukherjee, Hannah Hanwen Chang2026-05-14
💻 computer science

Tracking Conversations: Measuring Content and Identity Exposure on AI Chatbots

تقيس هذه الورقة البحثية بشكل منهجي تتبع الويب في 20 من روبوتات الدردشة الآلية الشهيرة للذكاء الاصطناعي، وتكشف أن غالبية هذه الروبوتات تشارك محتوى المستخدم الحساس ومعلومات الهوية مع خدمات التحليلات والإعلانات وإعادة تشغيل الجلسات التابعة لجهات خارجية، حتى في أوضاع الدردشة الخاصة.

Muhammad Jazlan, Ethan Wang, Yash Vekaria, Zubair Shafiq2026-05-14
💻 computer science

Precautionary Governance of Autonomous AI: Legal Personhood as Functional Instrument

تقترح هذه الورقة منح الشخصية القانونية المحدودة كأداة حوكمة وظيفية للذكاء الاصطناعي المستقل، وذلك عبر توظيف بنية مؤسسية ثنائية المستويات لسد فجوات المسؤولية وتمكين التعاون المنظم بين البشر والذكاء الاصطناعي مع البقاء في موقف محايد تجاه الوعي الاصطناعي.

Karsten Brensing2026-05-14
💻 computer science

WhatsApp Vaccine Discourse (WhaVax): An Expert-Annotated Dataset and Benchmark for Health Misinformation Detection

تقدم هذه الورقة WhaVax، وهي مجموعة بيانات عالية الجودة وموسومة من قبل خبراء لرسائل واتساب المتعلقة باللقاحات من البرازيل، إلى جانب تحليل مفصل لأنماط المعلومات المضللة ومعيار تقييمي لاختبار نماذج لغوية مختلفة للكشف عن المعلومات الصحية المضللة في بيئات الاتصال المشفرة.

Jônatas H. dos Santos, Julio C. S. Reis, Philipe Melo, João F. H. Olivetti, Thales H. Silva, Matheus Gontijo Guimaraes (…)2026-05-14
💻 computer science

"F*** You Biden": Cross-Partisan Electoral Toxicity on X

تكشف هذه الدراسة، من خلال تحليل بيانات منصة إكس (X) المتعلقة بالانتخابات الأمريكية لعام 2024، أنه في حين أن المنشورات التي تميل إلى الحزب الجمهوري هي بطبيعتها أكثر سمية، إلا أن المنشورات التي تميل إلى الحزب الديمقراطي تتلقى ردود فعل أكثر سمية بشكل ملحوظ، ويرجع ذلك أساساً إلى جذبها حجماً أكبر بكثير من التفاعل العابر للأحزاب من قبل المستخدمين الجمهوريين.

Danishjeet Singh, Anindya Mondal, Filippo Menczer2026-05-14