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marginalized populations
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ACL
从再现性伤害到服务质量伤害：一项关于 “羊驼 2” 安全保障的案例研究
通过对 Llama 2 的案例进行研究，评估了安全措施对已减轻的偏见的效果，并发现安全与有益性的权衡在某些人群中更加明显，可能对边缘化群体造成服务质量损害。
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4 months ago
ACL
AI 任务伦理表
本文主要探讨了在人工智能任务的层面上思考伦理考量的重要性，提出了一种名为 AI 任务伦理表的机制用于记录成果的伦理考虑，运用情绪识别作为一个具体的案例来说明。
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3 years ago
医疗背景下词嵌入的偏见量化
本论文研究了嵌入方法在编码社会边缘群体时的偏见问题，以及这种偏见可能导致的临床任务性能下降。通过使用 MIMIC-III 医院数据集中的医学记录对深度嵌入模型 (BERT) 进行预训练并使用两种方法量化潜在不公正性，作者发现 BERT 表征
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4 years ago
AAAI
人工智能系统中的偏见放大
随着人工智能技术的普及，技术所带来的长期危害，如失业或威胁人类安全，引起了人们的担忧。然而，更为迫切和已存在的威胁是 AI 技术今天所面临的问题：对训练数据集中的偏见进行扩大，并迅速对边缘化的人群产生巨大的影响。政府和公共部门机构有责任与技
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6 years ago
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