2237 पेपर
147,000 से अधिक प्रकाशनों के विश्लेषण के आधार पर, यह अध्ययन प्रकट करता है कि एआई-सहायता प्राप्त लेखन अनुसंधान टीमों को छोटा और युवा बनने में सक्षम बनाता है और साथ ही अत्यधिक प्रभावशाली वैज्ञानिक कार्य करने की उनकी संभावना को बढ़ाता है, जो अनुसंधान टीम संरचनाओं में एक परिवर्तनकारी बदलाव का संकेत देता है जिसके लिए नीतिगत अपडेट की आवश्यकता है।
यह शोध पत्र एडेप्टिव प्रोटोटाइप सिमुलेशन (APS) का प्रस्ताव करता है, जो एक बायस-नियंत्रित ढांचा है जो उच्च वितरण सटीकता बनाए रखते हुए व्यक्तिगत प्रतिक्रियाओं का अनुमान लगाने के लिए कोर प्रोटोटाइप और शैडो-ऑडिट एजेंटों के एक गतिशील सेट को क्वेरी करके जनसंख्या-स्तर के LLM एजेंट सिमुलेशन की कम्प्यूटेशनल लागत को काफी कम कर देता है।
यह शोध पत्र BIRDS को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो अनुरोध-स्तर की कार्यात्मक इकाइयों को परिभाषित करके और पारिस्थितिक ट्रेडऑफ़्स को प्रकट करने तथा गुणवत्ता-जागरूक सर्विंग रणनीतियों को सूचित करने के लिए एक क्वालिटी-नॉर्मलाइज्ड बायोडायवर्सिटी इम्पैक्ट मीट्रिक को परिभाषित करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल सर्विंग के जैव विविधता प्रभावों को परिमाणित करता है।
यह शोध पत्र SMARt मॉडल का प्रस्ताव करता है, जो कि 'टाइमड, गार्डेड पेट्री नेट्स' (timed, guarded Petri nets) पर आधारित एक चार-स्तरीय वास्तुशिल्प ढांचा है, जिसका उद्देश्य एजेंटिक एआई (agentic AI) प्रणालियों में "प्रबंधित स्वायत्तता" (managed autonomy) को औपचारिक रूप देना है ताकि वे एपिस्टेमिक ड्रिफ्ट (epistemic drift) का पता लगा सकें, संचालन को निलंबित कर सकें और विश्वसनीयता कम होने पर सुरक्षा एवं शासन सुनिश्चित करने के लिए नियंत्रण को उच्च स्तर तक बढ़ा सकें।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि वर्तमान डिजिटल गोपनीयता अनुसंधान अत्यधिक रूप से GDPR जैसे पश्चिमी ढांचों पर निर्भर है, और शोध के दृष्टिकोण को व्यापक बनाने तथा सीमा पार तकनीकी गोपनीयता समाधानों के विकास को मार्गदर्शन देने के लिए विविध वैश्विक डेटा संरक्षण कानूनों के एक एकीकृत, जीवनचक्र-संरेखित अमूर्तता (abstraction) का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र ऑपरेशनल एआई डिप्लॉयमेंट एश्योरेंस (OADA) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा गवर्नेंस फ्रेमवर्क है जो निष्पक्षता संबंधी असहमति, थ्रेशोल्ड संवेदनशीलता और परिचालन अनिश्चितताओं को गतिशील परिनियोजन तत्परता निर्णयों और एस्केलेशन अवस्थाओं में अनुवादित करता है ताकि स्थिर मूल्यांकन मेट्रिक्स और वास्तविक दुनिया के उच्च-जोखिम वाले एआई परिनियोजन के बीच के अंतर को पाटा जा सके।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि उपभोक्ता ध्यान पहनने योग्य उपकरण (meditation wearables) इसलिए विफल होते हैं क्योंकि वे वास्तविक इच्छित परिणामों के बजाय मापने योग्य प्रॉक्सी संकेतों को पुरस्कृत करते हैं, जिससे अनुकूलन के शॉर्टकट (optimization shortcuts) उत्पन्न होते हैं, और यह बिना सहायता वाले अभ्यास में वास्तविक हस्तांतरण सुनिश्चित करने के लिए एकल-स्तरीय मापने योग्य लक्ष्यों और केवल नकारात्मक संकेतों (negative-only cueing) पर आधारित एक नए डिज़ाइन ढांचे का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र रिलैक्स्ड फेयर रिग्रेशन (relaxed fair regression) के लिए एक एकीकृत ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो वॉसरस्टीन-2 (Wasserstein-2) और टोटल वेरिएशन (Total Variation) दंडों के तहत इष्टतम भविष्यवक्ताओं को अभिलक्षणित करके 'अवेयर' (aware) और 'अनअवेयर' (unaware) सेटिंग्स के बीच सेतु बनाता है, जो विशिष्ट निष्पक्षता दर्शनों को प्रकट करता है और एक सरल, कुशल एल्गोरिदम को सक्षम बनाता है जो अत्याधुनिक बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक कॉज़ल अनसर्टेन्टी (causal uncertainty) दृष्टिकोण और ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट (optimal transport) पर आधारित काउंटरफैक्चुअली फेयर रिग्रेशन (counterfactually fair regression) के लिए एक पोस्ट-प्रोसेसिंग एस्टीमेटर प्रस्तावित करता है, जो बैसेंट्रिक क्वांटाइल मैप्स (barycentric quantile maps) के माध्यम से एक क्लोज्ड-फॉर्म समाधान प्रदान करता है और की कन्वर्जेंस रेट के साथ फाइनाइट-सैंपल फेयरनेस (finite-sample fairness) और रिस्क गारंटी स्थापित करता है।
आईटी, सेवा और स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रों के 24 कर्मचारियों के साक्षात्कार के आधार पर, यह शोध पत्र बताता है कि नौकरी की संतुष्टि पर एआई (AI) का प्रभाव डोमेन के अनुसार भिन्न होता है, क्योंकि कर्मचारी कथित नौकरी की शालीनता और सार्थकता में अलग-अलग परिवर्तनों की प्रत्याशा करते हैं, जैसे कि आईटी और स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों द्वारा बेहतर कार्य-जीवन संतुलन लेकिन निम्न सामाजिक स्थिति की अपेक्षा करना, जबकि सेवा क्षेत्र के कार्यकर्ता काम के घंटों में कोई बदलाव न होने के बावजूद बेहतर सामाजिक प्रतिष्ठा का पूर्वानुमान लगाते हैं।