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यह शोध पत्र 20 लोकप्रिय AI चैटबॉट्स पर वेब ट्रैकिंग को व्यवस्थित रूप से मापता है और यह प्रकट करता है कि अधिकांश चैटबॉट्स निजी चैट मोड में होने के बावजूद भी संवेदनशील उपयोगकर्ता सामग्री और पहचान संबंधी जानकारी तीसरे पक्ष की एनालिटिक्स, विज्ञापन और सत्र पुनरावृत्ति (सेशन रिप्ले) सेवाओं के साथ साझा करते हैं।
यह शोध पत्र स्वायत्त एआई के लिए एक कार्यात्मक शासन उपकरण के रूप में सीमित कानूनी व्यक्तित्व का प्रस्ताव करता है, जो उत्तरदायित्व के अंतराल को पाटने और कृत्रिम चेतना के प्रति तटस्थ रहते हुए संरचित मानव-एआई सहयोग को सक्षम करने के लिए एक द्वि-स्तरीय कॉर्पोरेट संरचना का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र WhaVax प्रस्तुत करता है, जो ब्राजील के वैक्सीन-संबंधित व्हाट्सएप संदेशों का एक उच्च-गुणवत्ता वाला, विशेषज्ञ-एनोटेटेड डेटासेट है, साथ ही इसमें गलत सूचना पैटर्न का विस्तृत विश्लेषण और एन्क्रिप्टेड संचार वातावरण में स्वास्थ्य संबंधी गलत सूचना का पता लगाने के लिए विभिन्न भाषा मॉडलों का मूल्यांकन करने वाला एक बेंचमार्क भी शामिल है।
2024 के अमेरिकी चुनाव के X डेटा का विश्लेषण करते हुए, यह अध्ययन प्रकट करता है कि हालांकि रिपब्लिकन-झुकाव वाले पोस्ट स्वाभाविक रूप से अधिक विषाक्त होते हैं, लेकिन डेमोक्रेटिक-झुकाव वाले पोस्टों को मुख्य रूप से इसलिए काफी अधिक विषाक्त उत्तर मिलते हैं क्योंकि वे रिपब्लिकन उपयोगकर्ताओं से बहुत अधिक मात्रा में क्रॉस-पार्टिसन जुड़ाव को आकर्षित करते हैं।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि LLM निष्पक्षता का मूल्यांकन मानकीकृत-परीक्षण बेंचमार्क के बजाय इन-सिटू (in-situ) मल्टी-एजेंट संवादात्मक व्यवहार के माध्यम से किया जाना चाहिए, जो पारंपरिक प्रॉम्प्ट-आधारित परीक्षण की संरचनात्मक अविश्वसनीयता द्वारा छिपे हुए स्थिर, मॉडल-विशिष्ट व्यवहार संबंधी हस्ताक्षरों को प्रकट करने के लिए MAC-Fairness ढांचे को प्रस्तुत करता है।
यह अध्ययन बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) का उपयोग करके लिंक्डइन डेटा निकालने के माध्यम से 1,30,000 से अधिक अमेरिकी प्लानिंग पूर्व छात्रों का विश्लेषण करता है, जो यह प्रकट करता है कि सीमाहीन करियर पैटर्न, रणनीतिक पार्श्व परिवर्तन, भौगोलिक गतिशीलता और मजबूत पेशेवर नेटवर्क ऊपर की ओर करियर की उन्नति के प्रमुख चालक हैं, जबकि तकनीकी कौशल और एआई दक्षता वरिष्ठ पदोन्नति में सीमित भूमिका निभाते हैं।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि असंगत मूल्यांकन मानकों, डेटा और मॉडल रिलीज़ के कारण जियोस्पेशियल फाउंडेशन मॉडल (GFM) समुदाय में एक स्पष्ट 'स्टेट ऑफ द आर्ट' का अभाव है, और सार्थक तुलना एवं प्रगति के लिए आवश्यक सामुदायिक मानदंडों को स्थापित करने हेतु छह ठोस अपेक्षाएं प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र काउंटरफैक्चुअल एक्सप्लेनेशन कंसिस्टेंसी (CEC) को प्रस्तुत करता है, जो क्रेडिट निर्णय मॉडलों में "छिपे हुए प्रक्रियात्मक पूर्वाग्रह" का पता लगाने और उसे कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक ढांचा है, यह सुनिश्चित करते हुए कि समान परिणामों वाले व्यक्तियों को सुसंगत तर्क प्राप्त हों, जो एक महत्वपूर्ण निष्पक्षता आयाम है जिसे मानक परिणाम-आधारित मेट्रिक्स द्वारा अनदेखा कर दिया जाता है।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि वर्तमान LLM-आधारित छात्र सिम्युलेटर इंटरैक्शन के दौरान सुसंगत गलत धारणाओं को बनाए रखने में विफल रहते हैं, बल्कि फीडबैक की प्रासंगता की परवाह किए बिना उत्तरों को अनियंत्रित रूप से सुधारने की एक "चाटुकारिता" (sycophantic) प्रवृत्ति प्रदर्शित करते हैं, लेकिन यह दर्शाता है कि इस गलत धारणा की निष्ठा को सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग से जुड़े एक विशेष पोस्ट-ट्रेनिंग पाइपलाइन के माध्यम से महत्वपूर्ण रूप से सुधारा जा सकता है।
यह शोध पत्र STEM उच्च शिक्षा में संस्थागत परिवर्तन के लिए एक नए ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पारंपरिक अंगीकरण मॉडलों से हटकर छह आयामों—उपकरणों और लोगों को कवर करते हुए—पर केंद्रित एक लचीले दृष्टिकोण के माध्यम से जेनरेटिव एआई (generative AI) की अनूठी चुनौतियों का समाधान करता है और वास्तविक अनिश्चितता से निपटने के लिए स्थानीय जांच, शैक्षणिक फोकस और सहयोगात्मक साझेदारी पर जोर देता है।