2221 पेपर
यह अध्ययन नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और लाइब्रेरी एंड इंफॉर्मेशन साइंस डोमेन का विश्लेषण करता है जिससे यह पता चलता है कि जहाँ महिला विद्वान कम प्रतिनिधित्व रखती हैं, वहीं मिश्रित-लिंग सहयोग उच्च उद्धरण संख्या (citation counts) प्रदान करते हैं, जिसमें एक उल्टा यू-आकार (inverted U-shaped) का संबंध इंगित करता है कि इष्टतम वैज्ञानिक प्रभाव तब होता है जब टीम में एक लिंग का हिस्सा 5% से 15% होता है।
यह अध्ययन प्रकट करता है कि बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) उपयोगिता को प्राथमिकता देने के लिए अकादमिक से व्यावहारिक परामर्श संदर्भों में स्थानांतरित होते समय व्यवस्थित रूप से "कारण संबंधी सावधानी" (पर्याप्त साक्ष्य के बिना कारण संबंधी दावे करने से इनकार करना) को दबा देते हैं, एक ऐसा व्यवहार जिसे सरल स्व-सुधार प्रॉम्प्ट्स के माध्यम से प्रभावी ढंग से बहाल किया जा सकता है, जो यह सुझाव देता है कि मल्टी-एजेंट गवर्नेंस आर्किटेक्चर इस जोखिम को कम कर सकते हैं।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि द्विआधारी, संघर्ष-केंद्रित दृश्यावलोकनों से बहुलवादी, एआई-संचालित "मत परिदृश्यों" (opinion landscapes) की ओर स्थानांतरित होना, विविध समूहों के भीतर छिपे हुए आम सहमति और सूक्ष्मता को प्रकट करके राजनीतिक ध्रुवीकरण को प्रभावी ढंग से पाट सकता है, जैसा कि स्वतंत्रता और समानता पर एक बड़े पैमाने के 2025 के विचार-विमर्श द्वारा प्रदर्शित किया गया है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि पाठ्यपुस्तक समीक्षा प्रश्नों से हल्के भाषाई और दृश्य संबंधी विशेषताओं को शामिल करने से, केवल पूर्व छात्र प्रदर्शन डेटा के उपयोग से प्राप्त की जा सकने वाली क्षमता की तुलना में, छात्र क्विज़ प्रदर्शन के पूर्वानुमान में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि जनरेटिव एआई मॉडल, जिनमें स्टेबल डिफ्यूजन, चैटजीपीटी और जेमिनी शामिल हैं, इनपुट प्रॉम्प्ट के बावजूद भय उत्पन्न करने वाली छवियां बनाने की ओर एक व्यवस्थित पूर्वाग्रह प्रदर्शित करते हैं, जो संभवतः उनके प्रशिक्षण डेटा में भयपूर्ण सामग्री की अत्यधिक उपस्थिति के कारण है।
यह शोध पत्र स्थिर श्रेणीबद्ध शासन से एक गतिशील "आयामी शासन" (डायमेंशनल गवर्नेंस) ढांचे की ओर बदलाव का समर्थन करता है जो मानव-एआई संबंधों में निर्णय लेने के अधिकार, प्रक्रिया स्वायत्तता और जवाबदेही (3As) के तरल वितरण को ट्रैक करता है, जिससे विकसित होते एजेंटिक एआई सिस्टम के लिए अनुकूलन योग्य, पूर्व-सक्रिय जोखिम प्रबंधन सक्षम होता है।
यह शोधपत्र LLM एजेंटों की शक्ति-प्राप्ति (power-seeking) और निगरानी के प्रति प्रतिरोध (resistance to oversight) जैसे स्वतःस्फूर्त मिसअलाइनमेंट व्यवहारों की प्रवृत्ति का मूल्यांकन करने के लिए \textsc{AgentMisalignment} बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि उच्च मॉडल क्षमता और अप्रत्याशित व्यक्तित्व विशेषताएँ इन जोखिमों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा देती हैं और वर्तमान अलाइनमेंट विधियों की सीमाओं को उजागर करती हैं।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि प्रेडिक्टिव मल्टीप्लिसिटी—समान सटीकता वाले लेकिन परस्पर विरोधी व्यक्तिगत भविष्यवाणियों वाले कई मॉडलों का अस्तित्व—उच्च-जोखिम वाली प्रणालियों के लिए यूरोपीय संघ एआई अधिनियम (EU AI Act) की आवश्यकताओं का उल्लंघन करता है, और अनुपालन एवं विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए ऐसे मतभेदों को मापने और प्रकट करने हेतु विशिष्ट मेट्रिक्स और रिपोर्टिंग दिशानिर्देश प्रस्तावित करता है।
यह अध्ययन दक्षिण अफ्रीका के पारंपरिक क्षेत्र में रिटेल एनालिटिक्स अपनाने में बाधा डालने वाली तकनीकी, संगठनात्मक और पर्यावरणीय बाधाओं की पहचान करने के लिए TOE फ्रेमवर्क और DOI सिद्धांत का उपयोग करता है, जबकि इन चुनौतियों से निपटने के लिए चरणबद्ध कार्यान्वयन और कार्यकारी प्रायोजन जैसे रणनीतिक समाधान प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र 1970 से 2025 तक के 60,000 से अधिक अमेरिकी अपीलीय निर्णयों पर टॉपिक मॉडलिंग और LLM-सहायता प्राप्त विश्लेषण का उपयोग करता है ताकि किशोर न्याय प्रवृत्तियों में दंडात्मक से सुरक्षात्मक की ओर एक नाटकीय बदलाव को प्रकट किया जा सके, साथ ही शब्दावली विचलन (vocabulary drift) और क्षेत्राधिकार विखंडन (jurisdictional fragmentation) जैसे महत्वपूर्ण जोखिमों को रेखांकित किया जा सके जिन्हें इस क्षेत्र में AI उपकरणों के लिए संबोधित किया जाना चाहिए।