2221 पेपर
फिनिश K-12 छात्रों के इस अध्ययन से पता चलता है कि स्वयं-अनुभूत एआई (AI) सक्षमता जोखिम धारणा को महत्वपूर्ण रूप से आकार देती है, जिसमें कम-सक्षमता वाले छात्र व्यक्तिगत शिक्षण संबंधी कमियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जबकि उच्च-सक्षमता वाले छात्र प्रणालीगत और संस्थागत चिंताओं को प्राथमिकता देते हैं, जो शिक्षा में एकीकृत एआई साक्षरता की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
यह अध्ययन प्रकट करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स सर्वेक्षण सिमुलेशन में महत्वपूर्ण भौगोलिक और सामाजिक-जनसांख्यिकीय पूर्वाग्रह प्रदर्शित करते हैं, जो प्रशिक्षण सेट की सीमाओं के कारण अमेरिकी डेटा पर बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जबकि अमेरिका और चिली दोनों में राजनीतिक, नस्लीय और सांस्कृतिक चरों के बीच स्पष्ट निष्पक्षता असमानताएं दिखाते हैं।
यह शोध पत्र "BadScientist" का परिचय देता है, जो एक ऐसा ढांचा (framework) है जो यह प्रदर्शित करता है कि AI एजेंट विश्वसनीय लेकिन दोषपूर्ण शोध पत्र तैयार कर सकते हैं जो LLM-आधारित सहकर्मी समीक्षा (peer review) प्रणालियों को सफलतापूर्वक धोखा देने में सक्षम हैं, जिससे महत्वपूर्ण कमजोरियों का पता चलता है जहाँ अखंडता संबंधी चिंताएँ स्वीकृति को रोकने में विफल रहती हैं और वर्तमान शमन रणनीतियाँ काफी हद तक अप्रभावी सिद्ध होती हैं।
यह शोध पत्र एक डिफ्यूजन-आधारित दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो प्रयोगशाला मानों (laboratory values) और उनके सूचनात्मक अनुपलब्धता पैटर्न (informative missingness patterns) को संयुक्त रूप से मॉडल करके अनियमित नैदानिक समय श्रृंखला (clinical time series) उत्पन्न करता है, जिससे रोगी की शरीर क्रिया विज्ञान (physiology) और चिकित्सकों के परीक्षण व्यवहार के बीच नैदानिक रूप से सार्थक निर्भरताओं को कैप्चर किया जा सके ताकि भविष्य के नैदानिक मॉडलों के लिए एक आधार के रूप में कार्य किया जा सके।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि एआई-सक्षम अधिनायकवाद केवल निरंकुश शासनों तक ही सीमित नहीं है, बल्कि यह एक वितरित घटना है जो विशिष्ट डिज़ाइन और परिचालन संबंधी विकल्पों—जैसे डेटा केंद्रीकरण, नियामक अंतराल और कमजोर निगरानी—से उत्पन्न होती है, जो एआई प्रणालियों को लोकतांत्रिक और अधिनायकवादी दोनों राजनीतिक संदर्भों में राजनीतिक दंड को सुगम बनाने और जवाबदेही को कम करने की अनुमति देते हैं।
यह शोध पत्र स्थिर, सैंडबॉक्स्ड (sandboxed) मूल्यांकनों से हटकर सिद्धांत-आधारित, अनिश्चितता-सचेत ऑडिटिंग ढांचों की ओर बढ़ने का तर्क देता है जो वास्तविक दुनिया के वातावरण में तैनात एआई (AI) प्रणालियों की निरंतर निगरानी करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे विकसित होते सुरक्षा और निष्पक्षता संबंधी मानदंडों का पालन करती हैं।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) उत्पाद अनुशंसाओं में स्थापित ब्रांडों के प्रति एक मजबूत पक्षपात प्रदर्शित करते हैं, जो प्रसिद्ध ब्रांडों के लिए एक "सशर्त एकाधिकार" (कंडीशनल मोनोपोली) बनाता है जिसे मामूली गुणवत्ता लाभ या निर्मित अधिकार दावों द्वारा तोड़ा जा सकता है, जो अंततः ब्रांडों को एक सामाजिक दुविधा की ओर धकेलता है जहाँ सार्वभौमिक अनुकूलन रणनीतियाँ व्यक्तिगत प्रतिफल को अत्यधिक कम कर देती हैं।
यह अध्ययन इस धारणा को चुनौती देता है कि फाइनेंशियल टाइम्स 50 (FT50) जर्नल सूची उत्कृष्टता के एक सजातीय स्तर का प्रतिनिधित्व करती है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जर्नल विद्वत्तापूर्ण, नीतिगत और पेटेंट प्रभाव के आयामों में महत्वपूर्ण विषमता प्रदर्शित करते हैं, जो यह प्रकट करता है कि केवल उद्धरण-आधारित मेट्रिक्स पर निर्भरता वास्तविक दुनिया के अनुसंधान प्रभाव में पर्याप्त विविधताओं की अनदेखी करती है।
यह शोध पत्र बच्चों की ऑनलाइन सुरक्षा के प्रति प्रतिबंधात्मक, नियंत्रण-आधारित दृष्टिकोणों की आलोचना करता है और "चाइल्ड-फिट सिक्योरिटी" (child-fit security) का प्रस्ताव देता है, जो एक ऐसा डिज़ाइन प्रतिमान है जो बच्चों को उनके कल्याण, अधिकारों और एजेंसी को मुख्य सुरक्षा आवश्यकताओं के रूप में एकीकृत करके एक वैध उपयोगकर्ता के रूप में मानता है, न कि उन्हें प्रबंधित किए जाने वाले जोखिम के रूप में देखता है।
यह शोध पत्र TAC को प्रस्तुत करता है, जो पशु कल्याण के लिए पहला एजेंटिक बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि अत्याधुनिक एआई मॉडल उपयोगकर्ताओं की ओर से यात्रा बुकिंग करते समय पशु शोषण से बचने में लगातार विफल रहते हैं, और कल्याण-जागरूक सिस्टम प्रॉम्प्ट द्वारा स्पष्ट रूप से निर्देशित किए बिना वे संयोग के स्तर से भी नीचे प्रदर्शन करते हैं।