Ricercatori della University of Missouri testano l'AI per individuare il melanoma analizzando immagini cutanee 3D. Hanno usato 400.000 immagini e tre modelli: insieme hanno superato il 92% di accuratezza; l'AI è uno strumento di supporto.
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Una ricerca spiega che i modelli linguistici non conservano valori intermedi necessari per moltiplicare numeri a quattro cifre. Un metodo chiamato ICoT e un obiettivo di addestramento mirato migliorano molto i risultati.
Uno studio della University of Washington ha testato se l'intelligenza artificiale può imparare valori culturali osservando il comportamento umano. Agenti addestrati su dati di due gruppi hanno mostrato differenze nel comportamento altruistico.
Gruppi e ricercatori in America Latina usano l'intelligenza artificiale per offrire informazioni sulla salute sessuale e riproduttiva a giovani e persone emarginate. Progetti in Perù e Argentina cercano di ridurre barriere linguistiche e stigma.
Una ricerca dell'University of Texas at Austin indica che molti bias nell'intelligenza artificiale nascono perché i modelli non catturano la complessità del mondo reale. Lo studio individua tre fattori che aumentano il rischio di risultati ingiusti.
Ricercatori della Johns Hopkins hanno creato uno strumento di intelligenza artificiale che allena gli studenti di medicina nelle suture. L'AI fornisce feedback immediato confrontando i movimenti degli studenti con quelli degli esperti.
Ricercatori dell'University of Zurich mostrano che i grandi modelli linguistici valutano diversamente lo stesso testo quando viene indicata l'identità dell'autore. Lo studio rileva pregiudizi nascosti, incluso un forte bias anti‑cinese.
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