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FAccT
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新论文探讨多方计算在招聘AI上市后公平性监控中的应用
一篇题为《为合规性进行共设：算法招聘中上市后公平性监控的多方计算协议》的新的跨学科论文已发表并开放获取。该研究在FAccT会议上发表，探讨了在算法招聘系统部署后，使用多方计算协议来监控其公平性。论文作者包括Changyang He、Nina Baranowska、Josu Andoni Eguíluz Castañeira、Guillem Escriba、Matthias Immanuel Jüntgen、Anna Via、Asia …
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新研究批评数据标注中的“共识陷阱”和“真实依据”幻觉
一篇新论文批评了机器学习数据标注中“真实依据”的概念，认为人类的分歧常常被视为噪音而非有价值的信号。研究强调了位置可读性、对模型辅助标注的依赖以及地理霸权等因素如何导致“共识陷阱”。作者提出，应从寻求单一正确答案转变为描绘人类经验的多样性，以构建更具文化适应性的AI模型。
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Bender 等人关于大型语言模型部署和伦理的论文通过音频形式提高了可访问性
Bender、Gebru、McMillan-Major 和 Shmitchell 于 2021 年发表的一篇 FAccT 论文，该论文讨论了大型语言模型训练所带来的环境成本和加剧的偏见，现已发布可访问的音频格式。这篇论文被强调为理解大型语言模型部署和伦理具有影响力。音频版本旨在使那些从事大型语言模型工作的人更容易理解密集的内容。