AIの視点：LLMがウィキペディアの中立性規範をどのように適用（そして誤用）するか
LLMがウィキペディアの中立的な観点（NPOV）ポリシーをどの程度理解し、適用できるかを評価した研究が発表…
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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AI倫理
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LLMエージェントのプライバシーリスクをシミュレーションで探索
LLMベースのエージェントが機密情報を抽出するプライバシーリスクを、シミュレーションを通じて特定し、攻…
正確で信頼できる人間レベルの推論における限界
AIシステムが正確性、信頼性、人間レベルの推論を同時に満たすことはできないと指摘する研究が発表されま…
周波数認識モデルパラメータ探索器：説明可能性を向上させる新しい帰属手法
深層学習モデルの予測根拠を説明する新しい帰属手法「FAMPE」が開発されました。
推論モデルからの蒸留データ検出
推論モデルの蒸留データにベンチマークデータが混入しているかを検出する手法が提案されました。
DT-PBO：選好ベイズ最適化のための解釈可能なツリーベース代理モデル
選好ベイズ最適化（PBO）において、解釈性の高いツリーベースの代理モデル「DT-PBO」が提案されました。
MirrorMark：マルチビットLLMウォーターマーキングのための汎用的なミラーリングサンプリング
LLM生成コンテンツの信頼性確保のため、マルチビットのウォーターマークを埋め込む新手法「MirrorMark」が…
方向転換型影響監査がLLMの倫理的選択における隠れた構造を明らかに
LLMの倫理的選択が文脈によって大きく変化し、その隠れた構造が明らかになりました。
AI時代における数学の未来を形作る
AIが数学界に与える影響と、それに対する数学コミュニティの対応が議論されました。
ヒンドゥー教・シーク教・モルモン教などの指導者とAnthropicやOpenAIなどのAI企業が会合、AIモデルに倫理と道徳を組み込む方法に関する原則を策定へ
AI企業と宗教指導者が会合し、AIモデルに倫理・道徳を組み込む原則策定へ議論を開始しました。
Perplexity AI、日米のリーダーが集結する「日米AIガバナンス・シンポジウム」を共同開催
Perplexity AIが日米のAIガバナンスに関するシンポジウムを共同開催しました。
AI生成の「ゴミ報告」が殺到、対応追い付かず疲弊……脆弱性発見の懸賞金制度に異変
AI生成の質の低い脆弱性報告が激増し、HackerOneが新規報告の受け付けを停止しました。