2257 पेपर
यह शोध पत्र तर्क देता है कि सामान्य-उद्देश्यीय एआई (GPAI) का उद्भव इसकी अनुकूलन क्षमता, मूल्यांकन संबंधी चुनौतियों, बदलते हितधारक परिदृश्य और वितरित मूल्य श्रृंखला के कारण मौजूदा कार्य-विशिष्ट एआई नियमों के अंतर्निहित प्रमुख धारणाओं को अमान्य करता है, जिससे वर्तमान नीतियों का पुनर्मूल्यांकन और नई, लक्षित नियामक रणनीतियों को अपनाना आवश्यक हो जाता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक्ससेप्शन (Xception) आर्किटेक्चर का उपयोग करने वाला एक हाइब्रिड एआई दृष्टिकोण 7,000 से अधिक एमआरआई छवियों से चार प्रकार के ब्रेन ट्यूमर को वर्गीकृत करने में बेहतर सटीकता (98.71%) और दक्षता प्राप्त करता है, जिससे स्वचालित न्यूरोइमेजिंग निदान में वास्तविक दुनिया के नैदानिक परिनियोजन के लिए इसकी क्षमता प्रमाणित होती है।
यह शोध पत्र रणनीतिक सह-प्रतिस्पर्धा (coopetition) के लिए एक कम्प्यूटेशनल ढांचे को प्रस्तुत करता है जो निष्ठा-मध्यस्थता वाले उपयोगिता फलनों (loyalty-moderated utility functions) और निर्भरता-भारित सामंजस्य (dependency-weighted cohesion) को पेश करके मिश्रित-प्रेरणा वाले बहु-एजेंट परिवेशों में निरंतर फ्री-राइडिंग (free-riding) की समस्या का समाधान करता है, जिन्हें विविध टीम गतिकी में सामूहिक कार्रवाई और योगदान पैटर्न को सफलतापूर्वक मॉडल करने के लिए व्यापक सिमुलेशन और एक अपाचे एचटीटीपी सर्वर केस स्टडी के माध्यम से मान्य किया गया है।
24 नियमित उपयोगकर्ताओं के एक गुणात्मक अध्ययन के माध्यम से, यह शोध पत्र इस बात की खोज करता है कि लोग भावनात्मक सहायता के लिए जनरेटिव एआई (generative AI) में विश्वास कैसे विकसित करते, और यह पहचानता है कि जहाँ व्यक्तिगत और सकारात्मक भाषा परिचितता और नियंत्रण को बढ़ावा देती है, वहीं यह साथ ही साथ एआई की मशीन प्रकृति के प्रति उपयोगकर्ताओं की जागरूकता को धुंधला करने का जोखिम भी उठाती है।
यह शोध पत्र नौ वैश्विक विकास डोमेन में "सामाजिक भलाई के लिए एनएलपी" (NLP for the Social Good) की वर्तमान स्थिति का सर्वेक्षण करता है, उन महत्वपूर्ण अनुसंधान असंतुलनों की पहचान करता है जहाँ समावेश और एआई (AI) संबंधी हानियों का अत्यधिक प्रतिनिधित्व है जबकि गरीबी और पर्यावरण संरक्षण जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्र कम खोजे गए हैं, और जनहित के लिए एनएलपी प्रौद्योगिकियों की जिम्मेदार और न्यायसंगत तैनाती सुनिश्चित करने हेतु अंतर-विषयक, मानव-केंद्रित दृष्टिकोणों का समर्थन करता है।
2,600 से अधिक प्रतिभागियों वाले दो पूर्व-पंजीकृत अध्ययनों के माध्यम से, यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि लोग मनुष्यों की तुलना में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) पर भिन्न सामाजिक मानदंडों को लागू करते, जिसमें मशीन द्वारा जनरेट किए गए प्रस्तावों को कम उपयुक्त और अधिक अस्वीقابل (अस्वीकार्य) माना गया, जबकि मशीन द्वारा लागू की गई अस्वीकरणीयता को मनुष्यों के समान ही उपयुक्त माना गया।
यह शोध पत्र "टैंकी" (tankie) समुदायों के 1.3 मिलियन रेडिट पोस्टों के पहले बड़े पैमाने के विश्लेषण को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि ये वामपंथी चरमपंथी व्यापकFar-left (सुदूर-वामपंथी) क्षेत्र के परिधि में स्थित हैं, सामाजिक न्याय के बजाय राज्य-स्तरीय राजनीति और सत्तावादी शासनों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और अन्य ऑनलाइन चरमपंथी समूहों के समान विषाक्तता पैटर्न प्रदर्शित करते हैं।
यह शोध पत्र सिस्टम सूचनाओं के आदान-प्रदान के लिए एक खुले मानक का उपयोग करते हुए, मानकीकृत "एआई कार्ड्स" और स्वचालित मूल्यांकनों के माध्यम से विविध स्थानीय नियमों और स्केलेबल, लागत-कुशल उद्योग सहयोग के बीच संतुलन बनाने के लिए एआई पारदर्शिता और जवाबदेही हेतु एक वैश्विक ढांचे का प्रस्ताव करता है।
यह शोधपत्र GECOBench प्रस्तुत करता है, जो एक जेंडर-नियंत्रित (gender-controlled) डेटासेट और मूल्यांकन ढांचा है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे BERT जैसे प्री-ट्रेंड मॉडल्स को फाइन-ट्यून करना, विशेष रूप से एम्बेडिंग लेयर्स को फिर से प्रशिक्षित करके, एक्सप्लेनेबल एआई (XAI) विधियों द्वारा उत्पन्न फीचर एट्रिब्यूशंस में जेंडर बायस (लिंग संबंधी पूर्वाग्रह) को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।