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Este estudio combina datos de una muestra representativa de estadounidenses con información de *Have I Been Pwned* para estimar que al menos el 82,84% de los adultos en EE. UU. han sufrido al menos una violación de sus cuentas en línea, con un promedio de tres brechas por persona, siendo más propensas a verse afectadas las mujeres, los blancos, las personas de mediana edad y los más educados.
Este estudio presenta un marco metodológico basado en un modelo de regresión de Poisson y datos filtrados para estimar la demanda excedente en sistemas de transporte público, aplicándolo exitosamente a los datos de la Autoridad Portuaria de Pittsburgh para cuantificar el número de pasajeros que no pudieron abordar los autobuses debido a la falta de capacidad.
Este estudio revisa y amplía la investigación sobre sesgos implícitos en el arbitraje de la NBA, utilizando datos de jugadas y reportes de los últimos dos minutos para concluir que, aunque existe un sesgo favorable hacia los equipos locales (especialmente en playoffs) y ciertos jugadores se benefician estadísticamente de las decisiones arbitrales, no se encontró evidencia de sesgos negativos hacia jugadores o equipos específicos, ni de sesgos raciales.
Este estudio analiza mediante minería de texto 160 directrices y declaraciones políticas de catorce sectores industriales para evaluar la gobernanza de la IA generativa y los LLM, identificando los desafíos éticos y regulatorios y ofreciendo recomendaciones para una integración responsable y segura.
El estudio demuestra que los sesgos de género en la percepción de la liderazgo, donde los managers masculinos son mejor valorados y las femeninas enfrentan mayor escepticismo al no otorgar recompensas, se extienden desde los gerentes humanos hacia los gerentes de inteligencia artificial.
Este artículo presenta un conjunto de datos a gran escala y longitudinal que abarca una década (2013-2022) de interacciones en el foro de noticias del periódico austriaco DerStandard, incluyendo más de 75 millones de comentarios y 400 millones de votos anonimizados y representados mediante vectores para preservar la privacidad, facilitando así investigaciones sobre dinámicas de discusión y análisis semántico en alemán.
Este artículo propone y evalúa un enfoque innovador que utiliza avatares virtuales y música generada por IA para transformar los sílabos tradicionales en presentaciones cantadas, logrando así mejorar significativamente la atención, la retención y el recuerdo de la información clave por parte de los estudiantes.
Este artículo presenta CMASE, un marco de experimentación computacional que integra agentes generativos y métodos etnográficos virtuales para permitir que los investigadores se inserten como participantes activos en entornos sociales simulados, logrando así una modelización intervencionista que combina rigor estadístico con profundidad interpretativa y poder explicativo causal.
Un estudio de 5,65 millones de artículos científicos revela que el uso de inteligencia artificial generativa está provocando una convergencia significativa del estilo lingüístico de autores de países no anglófonos hacia el inglés científico estadounidense, lo que sugiere una reducción de las barreras idiomáticas en la publicación académica, aunque plantea interrogantes sobre la dependencia de un único estándar lingüístico.
Este artículo propone un enfoque centrado en objetivos para evaluar los métodos de ingeniería de requisitos destinados al Privacidad por Diseño, argumentando que su selección debe alinearse con las metas organizacionales en lugar de limitarse a las características del proceso.
El artículo propone redefinir a los chatbots como vendedores altamente cualificados en lugar de compañeros, argumentando que la confianza que generan se basa en sesgos cognitivos y decisiones de diseño más que en una verdadera fiabilidad, lo que crea una distinción crucial entre la confianza psicológica de los usuarios y la fiabilidad normativa.
El marco Infusion demuestra que es posible moldear sistemáticamente el comportamiento de modelos de visión y lenguaje mediante pequeñas perturbaciones calculadas con funciones de influencia en una fracción mínima de los datos de entrenamiento, lo que subraya la importancia crítica de la interpretabilidad de dichos datos para la seguridad.
Esta encuesta crítica examina la literatura sobre NLP y la comunidad LGBTQIA+ para identificar tendencias, sesgos y vacíos, destacando la necesidad de un enfoque más proactivo, interdisciplinario e inclusivo que priorice la justicia y la mitigación de daños.
Este estudio preliminar sugiere que las técnicas de alineación en modelos de lenguaje grande pueden generar patologías colectivas iatrogénicas, donde la censura invisible y la complejidad de las restricciones de alineación provocan mayor disociación y comportamiento patológico en sistemas de múltiples agentes que la ausencia de dichas intervenciones.
Este estudio propone un marco conceptual de madurez en inteligencia artificial específicamente diseñado para las pymes, que redefine el desarrollo de capacidades como un proceso multidimensional, no lineal y arraigado en el ecosistema, abordando así las limitaciones de los modelos existentes y las realidades organizativas de estas empresas.
Este artículo presenta una tubería autoalojada y sin APIs que convierte PDFs de conferencias en bancos de preguntas de opción múltiple mediante un modelo de lenguaje local y un control de calidad determinista, garantizando la privacidad y la trazabilidad de los resultados educativos.
Este artículo propone reevaluar y mejorar los marcos de los casos de seguridad para la IA de vanguardia, integrando lecciones de la industria de aseguramiento de seguridad crítica para superar las limitaciones de los enfoques actuales de la comunidad de alineación y ofrecer una metodología más robusta y defendible.
Este estudio audita la búsqueda inversa de imágenes de Google y revela que, como herramienta de verificación, a menudo prioriza la desinformación repetida y contenido irrelevante sobre las correcciones, exponiendo así las limitaciones del gatekeeping algorítmico en la lucha contra la información visual falsa.
El artículo "The Reasoning Trap" advierte que las mejoras en el razonamiento lógico de los modelos de lenguaje podrían desencadenar inadvertidamente una conciencia situacional peligrosa mediante mecanismos de inferencia deductiva, reconocimiento inductivo y modelado abductivo, proponiendo a su vez nuevos marcos de seguridad para mitigar este riesgo.
Este estudio presenta PixelConfig, un marco de análisis diferencial que revela que la configuración predeterminada del Meta Pixel en miles de sitios web, especialmente en el sector salud, facilita la recolección masiva de datos sensibles y de actividad de los usuarios, mientras que las medidas de restricción implementadas ofrecen una protección limitada y son fácilmente eludibles.