住宅ローンの偏り検出、最適な機械学習モデルを系統的に検証
住宅ローン審査の公平性に関する研究を体系的に調べた結果、決定木が最も解釈しやすい形で偏りを検出できるとわかった。ニューラルネットワークやサポートベクターマシンは透明性を犠牲にする面がある。
原文を読む →住宅ローン審査の公平性に関する研究を体系的に調べた結果、決定木が最も解釈しやすい形で偏りを検出できるとわかった。ニューラルネットワークやサポートベクターマシンは透明性を犠牲にする面がある。
原文を読む →10月27日放送の「選挙におけるAI」では、AIが作る選挙広告やディープフェイクをめぐる懸念を扱った。2026年中間選挙を前に、誤解を招く内容が有権者に影響を与えかねない点を取り上げた。
原文を読む →ベンガル語OCR、複合型の視覚エンコーダー、視覚言語による推論を組み合わせたマルチモーダルの枠組みが、ベンガル語のフェイクニュースのデータセットで精度97%を達成したと研究者が報告した。
原文を読む →提案された「コピーライト・プラス」は、AI企業に学習データの開示を求め、創作者への支払いの原資を負担させる。無許可のAI生成コンテンツについては、削除手続きの迅速化も盛り込む。
原文を読む →提案された枠組み「コピーライト・プラス」は、AIの進展を後戻りさせずに、オーストラリアの創作者により公正な取り分を与えることを目指す。
原文を読む →TikTokでは、AI生成の動画で実在の賃貸物件やリゾートを宣伝する投稿があり、大手予約サイトに誘導するものもあった。いくつかの例では、映像や宣伝された価格が、独自に確認できた内容と一致しなかった。
原文を読む →新たな叙述的総説は、生成AIが健康に関する誤情報の生成、検出、訂正を担う一方、その影響を増幅もすると論じている。これらは循環する一連の過程として起きるという。
原文を読む →調査で、加工画像、不正投票の虚偽の主張、イラン関与の疑われる動きが選挙当日に確認された。政治家やインフルエンサー、ネット上のチャンネルが広めた誤解を招く投稿が、アラブ系住民の投票率への不安をあおり、信頼性への懸念も招いた。
原文を読む →ポンペイ考古学公園の園長は、紀元79年の噴火の犠牲者について、AIで作った画像を使った誤解を招く倫理的に問題のある内容がSNSで広がっていると非難した。黄金の腕輪の家をめぐる例もその一つである。
原文を読む →機関投資家900人のうち66%が、責任あるAIを持続可能な投資戦略に取り入れている。ガバナンスを重視する回答は61%だった。
原文を読む →主要な生成AIプラットフォームの倫理的枠組みを批判的に検証した研究である。各社が学生の文章をどのように位置づけているかを言説の面から調べている。
原文を読む →Veterinary AI Transparency Allianceの取り組みに関する調査である。回答に要する時間は10分ほどで、受け付けは7月6日に終わる。
原文を読む →Christelle Mombo-Zigah氏とDr. Isi Idemudia氏が、StyleMyCrownを共同で創業した。テクスチャードヘア向けのAIネイティブなプラットフォームである。
原文を読む →10月29日、ハノイのベトナム国家大学法学部が「教育における責任ある人工知能の実践:国家倫理枠組み、リスク管理、および応用実践」と題した学術セミナーを開いた。
元の記事を読む →iOS 27.2で、Siri AIから特定のアプリを除外する新しい設定が導入された。EFFが今年実施したEncrypt It Alreadyキャンペーンでの要望の一つに沿う内容である。
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