neutrality | BriefGPT - AI 论文速递

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通过随机选择实现可关闭的智能体
提出了一种使用 Discounted REward for Same-Length Trajectories (DREST) 奖励函数的不完全偏好方案，以训练人工智能代理，使其既追求目标而且中立对待轨迹长度。实验结果表明，DREST 奖励函
PDF6 days ago
ACL对自动性别中性翻译需求的迅速响应
通过与 GPT-4 模型比较，我们通过广泛的手动分析实证揭示了当前机器翻译系统在生成性别中立翻译时的固有限制，并为提示中立性所涉及的潜力和挑战提供了有价值的见解。
PDF5 months ago
EMNLP媒体的多语言粗略政治立场分类：ChatGPT 和 Bard 报纸的编辑导向
使用真实新闻机构的评级，我们创建了一份多语言新闻语料库，其中包括粗略的立场注释（左翼和右翼）以及自动提取的主题注释。我们展示了使用这些数据训练的分类器能够识别英语、德语、西班牙语和加泰罗尼亚语中大部分未见过的报纸的编辑立场。我们随后将这些分
PDF8 months ago
非政治性情报？审计 Delphi 对美国有争议的政治问题的回应
通过 Delphi 模型的评估，本文发现该模型在不同的美国政治子群体中存在显著的政治偏向和置信不足等问题，并在数据女权主义的视角下对模型的政治中立性进行了讨论和反思。
PDFa year ago
线性遗传规划的表型搜索轨迹网络
本研究通过可视化遗传编程系统的搜索轨迹作为基于图形的模型，探究基因型和表型空间中的搜索轨迹，特别是通过中性突变，帮助我们更好地理解进化的进展和算法行为。同时，通过量化表型特征，包括其基因型丰度和科尔莫戈洛夫复杂性，我们将这些量化指标与搜索轨
PDF2 years ago
最公平的选举规则
本研究旨在解决社会选择中的匿名性、中立性和可解决性之间的关系，提出了最公平的细化概念，并针对排名表和委员会设计了可满足匿名性、中立性和可解决性的投票规则及算法。
PDF2 years ago
ICMLAdversarial 为善？对抗式机器学习社区的价值观如何阻碍攻击的社会效益使用
本篇论文研究了逆向机器学习的社会影响，发现大多数逆向机器学习研究者的观点和假设会导致他们难以考虑到攻击工具的社会益处和构建工具打破主流秩序。
PDF3 years ago