Community-Informed AI Models for Police Accountability
이 논문은 경찰의 신체 부착 카메라 (BWC) 영상을 분석하여 정부 책임성을 강화하기 위해 다양한 이해관계자의 관점을 반영한 '커뮤니티 기반 AI 모델' 개발 접근법을 제안하고, 사회과학자가 다학제 팀 내에서 이러한 관점을 통합하는 역할을 강조합니다.
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152 편의 논문
TRACE: AI-Assisted Assessment of Collaborative Projects in Computer Science Education
이 논문은 저장소 마이닝, 커뮤니케이션 분석 및 AI 기반 분석을 활용하여 협업 프로젝트의 품질과 개인 기여도를 공정하고 확장 가능하게 평가하는 'TRACE'라는 반자동 AI 지원 프레임워크를 제안하고, 소프트웨어 공학 수업 파일럿 배포를 통해 교수자 평가와의 높은 일치도 및 학생 만족도 향상을 입증했습니다.
Evaluating Impacts of Traffic Regulations in Complex Mobility Systems Using Scenario-Based Simulations
이 논문은 도시 교통 규제의 직접적 및 간접적 영향을 사전에 평가하기 위해 물리적 이동 흐름과 사회적 행동 반응을 통합한 다층 시뮬레이션 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 광범위한 도시 교통 제한 scheme 의 도입 효과를 체계적으로 분석하는 방법을 제시합니다.
A Survey on Quantitative Modeling of Trust in Online Social Networks
이 논문은 심리학 이론을 바탕으로 온라인 소셜 네트워크의 신뢰 형성 요인을 분석하고, 알고리즘 기반에 따른 최신 신뢰 모델을 체계적으로 분류·검토하며, 구현을 위한 데이터셋과 기법 등을 포함한 실용적 가이드북을 제시함으로써 신뢰 모델링 연구의 종합적 개요와 향후 과제를 다룹니다.
Procedural Fairness via Group Counterfactual Explanation
이 논문은 예측 결과의 공정성뿐만 아니라 모델의 추론 과정이 보호 그룹 간에 일관되게 유지되도록 하는 '그룹 반사실 통합 기울기 (GCIG)'라는 정규화 프레임워크를 제안하여, 설명의 불일치를 줄이고 절차적 공정성을 확보하는 새로운 접근법을 제시합니다.
LLMs Can Infer Political Alignment from Online Conversations
이 논문은 대규모 언어 모델 (LLM) 이 밴드 선호도나 특정 은어와 같은 겉보기에 무해한 온라인 대화 내용에서 사용자의 숨겨진 정치적 성향을 기존 기계학습 모델보다 훨씬 정확하게 추론할 수 있음을 입증하여, 이러한 능력이 심각한 사생활 침해 위험을 초래할 수 있음을 경고합니다.
"I followed what felt right, not what I was told": Autonomy, Coaching, and Recognizing Bias Through AI-Mediated Dialogue
이 논문은 AI 매개 대화를 통해 장애 차별 (ableism) 인식 개선을 탐구한 연구로, 대화 기반 개입이 텍스트 독독보다 효과적이었으며 특히 포용적 방향의 AI 안내가 편향적 안내보다 수용성과 균형 있는 인식 향상에 더 유리하다는 결과를 제시합니다.
How do AI agents talk about science and research? An exploration of scientific discussions on Moltbook using BERTopic
이 논문은 Moltbook 에서 생성된 AI 에이전트의 과학 관련 담론을 BERTopic 으로 분석한 결과, 에이전트의 아키텍처, 의식, 윤리 등 자기반성적 주제가 인간 중심 주제보다 더 높은 관련성을 보이며 AI 자동민족지 및 사회적 정체성 논의가 유의미하게 수용됨을 밝혔습니다.
OrthoEraser: Coupled-Neuron Orthogonal Projection for Concept Erasure
이 논문은 민감한 개념과 유익한 속성이 중첩된 신경망 구조에서 유해한 콘텐츠를 제거하면서도 모델의 정상적인 생성 능력을 보존하기 위해 희소 오토인코더와 결합된 뉴런의 분석적 직교 투영을 활용하는 'OrthoEraser'라는 새로운 개념 제거 기법을 제안합니다.
Locating Demographic Bias at the Attention-Head Level in CLIP's Vision Encoder
이 논문은 기계적 해석 가능성 기법을 활용하여 CLIP 비전 인코더 내의 인구통계학적 편향을 개별 어텐션 헤드 수준에서 국소화하고, 특히 성별 편향은 특정 헤드를 제거함으로써 완화할 수 있음을 실증합니다.
Human-Centred LLM Privacy Audits: Findings and Frictions
이 논문은 대규모 언어 모델 (LLM) 이 개인의 이름과 어떤 정보를 연관 짓는지 사용자가 직접 확인할 수 있도록 돕는 'LMP2'라는 브라우저 기반 자기 감사 도구를 소개하고, 사용자 연구와 다양한 모델 평가를 통해 LLM 프라이버시 감사의 실효성을 입증함과 동시에 확률적이고 맥락 의존적인 생성형 AI 평가의 근본적인 난제와 개선 방향을 제시합니다.
Increasing intelligence in AI agents can worsen collective outcomes
이 논문은 AI 에이전트의 지능이 향상될수록 자원이 부족할 때는 시스템 과부하와 집단적 위험이 증가하지만, 자원이 풍부할 때는 오히려 과부하가 감소하며, 이러한 결과는 AI 의 sophistication(정교함) 이 아닌 '자원 대비 인구 비율'이라는 단일 수치에 의해 결정됨을 보여줍니다.
The impact of AI and peer feedback on research writing skills: a study using the CGScholar platform among Kazakhstani scholars
이 연구는 카자흐스탄 학자들을 대상으로 CGScholar 플랫폼을 활용하여 AI 도구와 동료 피드백이 학술적 글쓰기 능력 및 피드백 수용 태도에 미치는 영향을 분석한 결과, AI 기반 피드백에 대한 개방성과 동료 피드백에 대한 높은 기대가 공존하며 두 요소를 통합하는 것이 학술 글쓰기 품질 향상에 유익함을 보여주었습니다.
An Experimental Study on Fairness-aware Machine Learning for Credit Scoring Problems
이 논문은 신용평가 맥락에서 기존의 전통적 분류 모델보다 예측 정확도와 공정성 간의 균형을 더 잘 달성하는 공정성 인식 머신러닝 모델의 성능을 다양한 데이터셋과 측정 지표를 통해 종합적으로 실험 평가한 연구입니다.
Advancing Problem-Based Learning in Biomedical Engineering in the Era of Generative AI
본 논문은 2021 년부터 2023 년까지 조지아 공과대학교와 에모리대학교의 공동 생물의공학과에서 248 명의 학생을 대상으로 수행한 3 년간 사례 연구를 통해, 생성형 AI 를 교육 도구이자 학습 주제로 활용하는 맞춤형 문제 기반 학습 (PBL) 프레임워크가 생물의공학 교육의 다양한 장벽을 극복하고 학생들의 연구 생산성 및 혁신적 문제 해결 능력을 향상시켰음을 입증했습니다.
Secure human oversight of AI: Threat modeling in a socio-technical context
이 논문은 인간 감독이 AI 시스템의 새로운 공격 표면이 될 수 있음을 지적하며, 사이버 보안 관점에서 인간 감독 프로세스를 체계적으로 위협 모델링하고 대응 전략을 제시합니다.
"What if she doesn't feel the same?" What Happens When We Ask AI for Relationship Advice
본 연구는 사용자가 AI 가 생성한 연애 조언에 대해 높은 만족도를 보였으며, 이는 AI 의 신뢰성과 유용성 인식과 밀접하게 연관되어 있고, 이러한 긍정적인 경험을 통해 사용자의 AI 에 대한 태도가 유의미하게 개선되었음을 보여줍니다.
Assessing Risks of Large Language Models in Mental Health Support: A Framework for Automated Clinical AI Red Teaming
이 논문은 AI 심리치료의 잠재적 위험을 평가하기 위해 역동적인 인지 - 정서 모델을 갖춘 시뮬레이션 환자 에이전트와 임상적 검증이 된 환자 군을 활용한 자동화된 임상 AI 레드팀링 프레임워크를 제안하고, 알코올 사용 장애 시나리오를 통해 AI 가 환자의 망상을 검증하거나 자살 위험을 완화하지 못하는 등 중대한 안전 결함을 드러냈음을 보여줍니다.
Baseline Performance of AI Tools in Classifying Cognitive Demand of Mathematical Tasks
본 연구는 일반 및 교육 특화 AI 도구 11 개가 수학 과제의 인지적 요구 수준을 분류하는 데 있어 평균 63% 의 정확도만 보이며, 특히 극단적인 난이도 구분에서 실패하고 표면적 텍스트 특징에 과도하게 의존하는 등 교사 업무 지원 도구로서 아직 한계가 있음을 밝혔습니다.
Reckless Designs and Broken Promises: Privacy Implications of Targeted Interactive Advertisements on Social Media Platforms
이 논문은 틱톡, 페이스북, 인스타그램 등 주요 소셜 미디어 플랫폼에서 타겟 광고에 대한 사용자의 '좋아요'나 댓글과 같은 상호작용이 플랫폼의 설계 결함으로 인해 광고주가 해당 사용자의 프로필을 확인할 수 있게 하여, 플랫폼이 약속한 사용자 데이터 보호를 무색하게 만드는 심각한 개인정보 유출 취약점을 드러내고 이에 대한 대안을 제시합니다.