2257 पेपर
यह शोध पत्र पश्चिमी और चीनी संस्थानों के आठ अत्याधुनिक टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडलों का एक व्यवस्थित ऑडिट प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि उनकी सांस्कृतिक उत्पत्ति के बावजूद, सभी सिंथेटिक चेहरे उत्पन्न करने में निरंतर जनसांख्यिकीय और भावना-आधारित पूर्वाग्रह प्रदर्शित करते हैं।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड ट्रांसक्रिएशन फ्रेमवर्क और एक बड़े पैमाने के चीनी-अमेरिकी मीम डेटासेट को प्रस्तुत करता है ताकि क्रॉस-कल्चरल मीम अनुकूलन पर विजन-लैंग्वेज मॉडल्स का मूल्यांकन किया जा सके, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ वर्तमान मॉडल सीमित क्षमता प्रदर्शित करते हैं, वहीं वे अमेरिकी-से-चीनी ट्रांसक्रिएशन की तुलना में इसके विपरीत दिशा में बेहतर प्रदर्शन के साथ महत्वपूर्ण दिशात्मक विषमताएं प्रदर्शित करते हैं।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि मस्तिष्क संबंधी डेटा पर ब्रेन फाउंडेशन मॉडल्स को प्रशिक्षित करना मस्तिष्क संबंधी जानकारी की संवेदनशील प्रकृति के कारण नई नैतिक और शासन संबंधी चुनौतियां पैदा करता है, और यह गोपनीयता, सहमति, पूर्वाग्रह, लाभ साझाकरण और शासन संबंधी चिंताओं को संबोधित करने के लिए एक बहुविषयक ढांचे का प्रस्ताव करता है।
2015 और 2024 के बीच प्रकाशित 29 अध्ययनों का यह व्यवस्थित अवलोकन (सिस्टमैटिक रिव्यू) प्रदर्शित करता है कि मशीन लर्निंग मॉडल प्रमुख नैदानिक भविष्यवाणियों का उपयोग करके इलेक्टिव स्पाइन सर्जरी के बाद रुकने की अवधि (लेंथ ऑफ स्टे) की भविष्यवाणी करने में पारंपरिक सांख्यिकीय विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, हालांकि उनकी नैदानिक उपयोगिता वर्तमान में मानकीकरण और बाहरी सत्यापन की कमी के कारण सीमित है।
यह शोध पत्र बाल्टीमोर शहर में एक व्यापक सिमुलेशन अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि जबकि प्रेडिक्टिव पुलिसिंग सिस्टम पारंपरिक हॉट स्पॉट्स पुलिसिंग की तुलना में अल्पकाल में अधिक सटीक और निष्पक्ष हो सकते हैं, दोनों दृष्टिकोण समान पूर्वाग्रहों और फीडबैक लूप से ग्रस्त हैं, जिसमें प्रेडिक्टिव सिस्टम दीर्घकाल में असमानताओं को संभावित रूप से बढ़ा सकते हैं।
यह शोध पत्र एलएलएम-आधारित अनुशंसा प्रणालियों (LLM-based recommendation systems) के लिए एक व्यापक बेंचमार्क और मूल्यांकन पद्धति प्रस्तुत करता है जो भविष्यवाणात्मक अनिश्चितता को परिमाणित करता है और व्यवस्थित जनसांख्यिकीय एवं व्यक्तित्व-जुड़े पूर्वाग्रहों को प्रकट करता है, जिससे सुरक्षित, अधिक न्यायसंगत और व्याख्या योग्य अनुशंसा मॉडल विकसित करने के लिए एक आधार स्थापित होता है।
यह स्थिति पत्र तर्क देता है कि अपरिहार्य एआई-संचालित साइबर हमलों का मुकाबला करने के लिए, रक्षकों को अपनी रणनीति को मौलिक रूप से बदलना चाहिए और नियंत्रित, सुशासित वातावरण के भीतर अपनी स्वयं की आक्रामक एआई क्षमताओं को जिम्मेदारी से विकसित और तैनात करना चाहिए ताकि वे विरोधियों से पहले खतरों में महारत हासिल कर सकें।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मोबाइल फोन का डेटा चार देशों में धन और बहुआयामी गरीबी जैसे दीर्घकालिक घरेलू कल्याण मेट्रिक्स की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी कर सकता है, जिसकी सटीकता बड़े, राष्ट्रीय स्तर पर प्रतिनिधि नमूनों और कॉल एवं टेक्स्ट संदेश व्यवहार संबंधी डेटा के उपयोग के माध्यम से महत्वपूर्ण रूप से सुधरती है।
यह अध्ययन वयस्क जनसांख्यिकी के लिए डिजिटल आजीवन शिक्षण को एआई (AI) और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स कैसे रूपांतरित कर रहे हैं, इसका विश्लेषण करने के लिए 200 उत्तरदाताओं के सर्वेक्षण डेटा का उपयोग करता है, जो महामारी के बाद बढ़ती प्रासंगिकता को प्रकट करता है और उभरती कार्यबल आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए शैक्षिक रणनीतियों को अनुकूलित करने हेतु व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
ओरिजिन लेंस (Origin Lens) एक गोपनीयता-प्रथम मोबाइल फ्रेमवर्क है जो स्थानीय क्रिप्टोग्राफिक प्रोवेनेंस सत्यापन और एआई डिटेक्शन करने के लिए रस्ट/फ्लटर हाइब्रिड आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो उपयोगकर्ताओं को दृश्य दुष्प्रचार अखंडता का आकलन करने के लिए सशक्त बनाता है और यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम जैसे नियामक मानकों के साथ संरेखित होता है।