Teaduslik Väljaanded
Autorid:
Axel Brando, Lucas Berry, David Mege
abstraktne:
Generatiivsed difusioonimudelid, mis on märkimisväärsed oma suure parameetrite arvu (üle 100 miljoni) ja suuremõõtmelistes pildiruumides toimimise poolest, tekitavad arvutusnõuete tõttu traditsioonilistele määramatuse hindamise meetoditele märkimisväärseid probleeme. Selles töös tutvustame uuenduslikku raamistikku Diffusion Ensembles for Capturing Uncertainty (DECU), mis on loodud difusioonimudelite episteemilise ebakindluse hindamiseks. DECU raamistikuga võetakse kasutusele uudne meetod, mis rongib tõhusalt tingimusliku difusiooni mudelite komplekte, lisades eelnevalt koolitatud parameetrite staatilise kogumi, vähendades oluliselt arvutuskoormust ja koolitust vajavate parameetrite arvu. Lisaks kasutab DECU Pairwise-Distance Estimators (PaiDE), et täpselt mõõta episteemilist ebakindlust, hinnates mudeli väljundite ja kaalude vastastikust teavet suuremõõtmelistes ruumides. Selle raamistiku tõhusust näitavad ImageNeti andmekogumiga tehtud katsed, mis rõhutavad selle võimet jäädvustada episteemilist ebakindlust, eriti alavalitud pildiklassides.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
Tehisintellekti ebakindlust käsitlev 40. konverents
Autorid:
Coccomini D.A., Caldelli R., Gennaro C., Fiameni G., Amato G., Falchi F.
abstraktne:
Viimasel ajal on süvavõltsingutena tuntud sünteetilise meedia kasvav levik saanud võimalikuks tänu tehisintellekti tehnoloogiate, eelkõige süvaõppe algoritmide kiirele arengule. Kasvav mure süvavõltsingute suureneva kättesaadavuse ja usutavuse pärast on ajendanud teadlasi keskenduma nende avastamise meetodite väljatöötamisele. Selles valdkonnas on ISTI CNRi labori AIMH Lab teadlased koostöös teiste organisatsioonide teadlastega viinud läbi uuringuid, uurimisi ja projekte, et aidata kaasa selle suundumuse vastu võitlemisele, uurides uusi lahendusi ja ohte. See artikkel võtab kokku kõige hiljutisemad jõupingutused, mida meie teadlased on selles valdkonnas teinud koostöös teiste institutsioonide ja ekspertidega.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
CEUR töötuba
Autorid:
Stanciu, Cristian ja Ionescu, Bogdan ja Cuccovillo, Luca ja Papadopoulos, Symeon ja Kordopatis-Zilos, Giorgos ja Popescu, Adrian ja Caldelli, Roberto
abstraktne:
Sünteetilise meedia genereerimine ja manipuleerimine on viimastel aastatel näinud kiireid reklaame, mistõttu on üha lihtsam luua multimeedia sisu, mis on inimvaatlejale eristamatu. Lisaks võivad üksikisikud ja organisatsioonid kasutada loodud sisu pahatahtlikult desinformatsiooni levitamiseks, mis kujutab endast märkimisväärset ohtu ühiskonnale ja demokraatiale. Seega on kiiresti vaja tehisintellekti vahendeid, mille eesmärk on hõlbustada õigeaegset ja tõhusat meediakontrolli protsessi. MAD’24 seminari eesmärk on tuua kokku erineva taustaga inimesed, kes on pühendunud tehisintellekti abil multimeedias leviva desinformatsiooni vastu võitlemisele, edendades keskkonda uuenduslike ideede uurimiseks ja kogemuste jagamiseks. Huvipakkuvad uurimisvaldkonnad hõlmavad manipuleeritud või loodud sisu tuvastamist ning desinformatsiooni levitamise ja selle ühiskondlike tagajärgede uurimist. Tunnistades multimeedia tähtsust, rõhutatakse seminaril sisu erinevate viiside ühist analüüsi, kuna kontrollimist saab parandada mitme sisuvormi koondamisega.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
ACMi kolmanda rahvusvahelise seminari „Multimeedia tehisintellekt desinformatsiooni vastu“ menetlus
Autorid:
Andrea Ciamarra, Roberto Caldelli, Alberto Del Bimbo
abstraktne:
Vaadates videoseeriat, kus esiplaanil olev isik on esindatud, ei ole enam nii aeg tagasi. Deepfakes on revolutsiooniliselt muutnud meie viisi sellise sisu vaatamiseks ja tänapäeval oleme sagedamini harjunud mõtlema, kas see, mida me näeme, on tõeline või on see lihtsalt müstifikatsioon. Selles üldise desinformatsiooni kontekstis on tungiv vajadus usaldusväärsete lahenduste järele, et aidata tavakasutajatel mitte ainult hinnata selliseid videojadasid, vaid ka neid hinnata. Selles raamatus tutvustatakse uudset lähenemisviisi, mis võimendab ajalisi pinnaraami anomaaliaid, et paljastada süvavõltsitud videoid. Meetodiga otsitakse süvavõltsitud manipulatsioonist tingitud võimalikke lahknevusi jäädvustatud stseeni kuuluvatel pindadel ja nende arengus ajateljel. Neid funktsioone kasutatakse süvanärvivõrkudel põhineva torujuhtme sisendina video enda binaarseks hindamiseks. Katsetulemused näitavad, et sellise metoodikaga on võimalik saavutada avastamistäpsuse osas märkimisväärseid tulemusi.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
2024. aasta IEEE/CVFi konverents arvutivisiooni ja mustrite tuvastamise seminaride kohta (CVPRW)
Autorid:
Pascaline Gaborit
abstraktne:
Rahvusvahelised organisatsioonid peavad desinformatsiooni üheks peamiseks ohuks demokraatiale ja institutsioonidele juba üle kümne aasta. Digitehnoloogia taasleiutab ja muudab põhjalikult tänapäevast elustiili, kodanike ja ärikeskkonda. Tehisintellekt toob kaasa uue häire teadmistele juurdepääsul ning teabe loomisel, levitamisel ja mõistmisel. Samuti võib see hägustada piire tegeliku teabe ja manipuleeritud teabe vahel, kui esile kerkivad libauudised, automaatsete võrkude ristviited ja süvavõltsingud. Tehisintellektisüsteemid suurendavad realistliku võltssisu ja sihipäraste desinformatsioonikampaaniate loomise potentsiaali. Desinformatsioon läheb kaugemale lihtsatest kuulujuttudest, et tahtlikult petta ja moonutada tõenditel põhinevat teavet fabritseeritud andmete kaudu. Euroopa institutsioonid on hiljuti keskendunud ka välisriigist lähtuva infoga manipuleerimise ja sekkumisega seotud desinformatsiooni tuvastamisele: Välismaise infoga manipuleerimine ja sekkumine. Artiklis tuuakse välja desinformatsiooni ja tehisintellektiga seotud suundumused ja probleemid. Selles uuritakse desinformatsiooni tajumist, selle mõju ja sellele reageerimist, sealhulgas ELi tehisintellekti käsitlevat õigusakti ja veebiplatvormide poliitikat. Selles esitatakse teema esimene analüütiline käsitlus, mis põhineb teadlaste praegustel aruteludel, meie 2024. aasta uuringute esimestel järeldustel, intervjuudel ja sadade veebipõhiste võltsuudiste analüüsil. Selles püütakse mõista, kuidas kodanikud ja sidusrühmad väärinfot tajuvad, ning tehakse kindlaks selle võimalik mõju. Samuti analüüsitakse praeguseid väljakutseid ja piiranguid, võimalusi ja piiranguid manipuleerimise ja sekkumise vastu võitlemiseks. Artiklis käsitletakse desinformatsiooni praeguseid protsesse ja mõju (2), desinformatsiooni tajumist käsitleva veebiküsitluse peamiste järelduste esitamist (3), ELi praeguseid regulatiivseid vastuseid (4) ja arutelupunkte (5). Selles artiklis väidame, et teabele juurdepääsu viis on tohutult muutunud, kuid desinformatsioonile reageerimine on alles algusjärgus. Artiklis näidatakse ka, et Euroopa riikides on suurenenud teadlikkus desinformatsiooni mõjust, aga ka lõhe võltsuudiste ja desinformatsiooni tuvastamise võime ning desinformatsiooni levitamisega seotud protsesside, ohtude ja osalejate piiratud mõistmise vahel.
Avaldamise liik:
Ajakirjandus
Väljaandja:
Ajakiri politoloogia ja rahvusvaheliste suhete
Autorid:
Tomas Garriga, Gerard Sanz, Eduard Serrahima de Cambra, Axel Brando
abstraktne:
Käesolevas dokumendis tutvustame struktuursete põhjuslike mudelite (SCM) ja röövimise-tegevuse-prognoosimise protseduuri uudset rakendamist aegridade seades farmaatsiatööstuse tegeliku probleemi kontekstis. Meie eesmärk on hinnata vastupidiseid stsenaariume sellise ravimi müügimahu kohta, mida on mõjutanud konkureeriva geneerilise ravimi turuletulek. Me kasutame kodeerija-dekoodripõhiseid arhitektuure, rakendades tingimuslikku variatiivset autoenkoodrit ja tutvustades ka tingimuslike hõredate autoenkoodrite kasutamist, mida ei olnud kunagi kasutatud vastupidises kirjanduses. Kavandatud metoodika nõuab ajalooliste sündmuste ja sündmusteta aegridade kättesaadavust ning selle eeliseks on see, et ei tugineta kontrolli kaasmuutujatele, mis võivad olla kättesaamatud, ületades samal ajal selgelt prognoosi põhilist vastupidise stsenaariumi hinnangut. Hindame oma lähenemisviisi, kasutades meie ettevõtte reaalmaailma müügiandmestikku ning sünteetilisi ja poolsünteetilisi andmestikke, mis jäljendavad probleemi konteksti, näidates selle tõhusust. Oleme seda mudelit oma ettevõttes edukalt rakendanud, pakkudes kasulikku teavet äritegevuse planeerimiseks, investeeringute jaotamiseks ja eesmärkide seadmiseks.
Avaldamise liik:
Töötoa artikkel
Väljaandja:
NeurIPS’24 seminar põhjusliku esindatuse õppimise kohta
Autorid:
Anastasios Manos, Despina Elisabeth Filippidou, Nikolaos Pavlidis, Georgios Karanasios, Georgios Vachtanidis, Arianna D’Ulizia
abstraktne:
Digiplatvormide esilekerkimine on hõlbustanud desinformatsiooni kiiret levikut, mis tekitab märkimisväärseid sotsiaalseid, poliitilisi ja majanduslikke probleeme. Teadmiste graafikud on kujunemas tõhusateks vahenditeks võltsuudiste avastamise süsteemide täpsuse, tõlgendatavuse ja skaleeritavuse suurendamisel, käsitledes piiranguid traditsioonilistes masinõppepõhistes lähenemisviisides, mis tuginevad peamiselt keelelisele analüüsile. See töö sisaldab kirjandusülevaadet, milles võetakse kokku tulemused, mis on saadud hiljutistest uuringutest põhirühmade kohaldamise kohta desinformatsiooni avastamisel. Me tuvastame, kuidas KG-d parandavad tuvastamist, kodeerides tegelikke seoseid, analüüsides konteksti ja parandades mudeli tõlgendatavust, arutades samal ajal ka praeguseid piiranguid skaleeritavuses, andmete täielikkuses ja kontekstipõhises kohanemisvõimes. Läbivaadatud uuringud rõhutavad vajadust tulevaste teadusuuringute järele, mis keskenduvad skaleeritavatele, reaalajas ja keeleülestele põhirühmade mudelitele, et tugevdada desinformatsiooni avastamise suutlikkust kogu maailmas. Lisaks tutvustame kahe kasutusjuhtumi esialgseid tulemusi, tutvustades põhirühmade loomise metoodikat, mis võib olla kasulik vahend desinformatsiooni leviku vastu võitlemiseks.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
2024. aasta rahvusvaheline inseneriteaduste ja kujunemisjärgus tehnoloogiate konverents (ICEET)
Autorid:
Alessia D’Andrea, Giorgia Fusacchia, Arianna D’Ulizia
abstraktne:
Käesolevas dokumendis uuritakse Euroopa Liidu mitmekülgset reageerimist laialt levinud desinformatsiooni probleemile, mis on alates Krimmi annekteerimisest 2014. aastal süvenenud. Desinformatsioon kujutab endast märkimisväärset ohtu demokraatlikele protsessidele ja üldsuse heaolule. Euroopa Liidu lähenemisviis ühendab regulatiivsed meetmed, strateegilised partnerlused ja meediapädevuse algatused, et selle nähtusega tegeleda, kaitstes samal ajal demokraatlikke aluspõhimõtteid, nagu väljendusvabadus. Peamised meetmed hõlmavad desinformatsiooni käsitlevat tegevusjuhendit ja digiteenuste õigusakti, mille eesmärk on panna digiplatvormid vastutama ja tagada läbipaistvus. Lisaks rõhutavad sellised algatused nagu idanaabruse strateegilise kommunikatsiooni töörühm ja kiirhoiatussüsteem Euroopa Liidu jõupingutusi desinformatsiooni kui hübriidsõja vahendi vastu võitlemisel. Selles dokumendis rõhutatakse ka kodanike kriitilist rolli, keda Euroopa Liit püüab meediapädevuse programmide kaudu võimestada, võimaldades neil ära tunda manipuleerivat sisu ja sellele vastu seista. Uurides valitsuse meetmete, erasektori kaasamise ja kodanike kaasamise koostoimet, analüüsitakse selles uuringus põhjalikult Euroopa Liidu desinformatsioonivastast strateegiat ning hinnatakse probleeme ja tulevikusuundi, mis on vajalikud demokraatliku vastupanuvõime säilitamiseks areneval digimaastikul.
Avaldamise liik:
Teadusartikkel
Väljaandja:
Informatsioon Polity
Autorid:
Alessia D’Andrea, Giorgia Fusacchia, Arianna D’Ulizia
abstraktne:
Eesmärk
Multidistsiplinaarset lähenemisviisi kasutades on käesoleva uuringu eesmärk jälgida desinformatsioonikampaaniate kulgu alates nende avastamisest usutavuse keeleliste vihjete abil kuni edasiliikumiseni levitamismehhanismide kaudu ning lõpuks hinnata nende mõju sotsiaal-poliitilisele kontekstile.
Projekteerimine/metoodika/lähenemine
Selles uuringus antakse põhjalik ülevaade desinformatsiooni neljast põhiaspektist: keelelised omadused, mis eristavad avaliku arvamuse petmiseks ja manipuleerimiseks mõeldud sisu, meediamehhanismid, mis hõlbustavad selle levitamist, kasutades ära selle publiku kognitiivseid protsesse, ohud, mida kujutab endast generatiivse tehisintellekti üha laialdasem kasutamine desinformatsiooni levitamiseks, ning laiemad tagajärjed, mida see desinformatsiooni dünaamika avaldab avalikule arvamusele ja sellest tulenevalt poliitilistele otsustusprotsessidele.
Tähelepanekud
Selle tulemusena esitatakse dokumendis nähtuse interdistsiplinaarne ja terviklik analüüs, viidates selle mitmekesistele elementidele, et rõhutada platvormi vastutuse, kodanike meediapädevuse kampaaniate ning era- ja avaliku sektori interaktiivse koostöö tähtsust desinformatsiooniohule vastupanuvõime suurendamise meetmetena.
Originaalsus/väärtus
Uuringus rõhutatakse vajadust suurendada platvormide vastutust, edendada üksikisikute meediapädevust ning arendada koostööd avaliku ja erasektori vahel. Selle integreeritud strateegia eesmärgid on tugevdada vastupanuvõimet desinformatsioonile ja tagada ELi kohanemisvõime muutuvate digiohtudega. Kokkuvõttes toetatakse dokumendis õiglast ja avatud strateegiat, mis kaitseb väljendusvabadust ja tugevdab demokraatlikke institutsioone ajal, mil digitaalne desinformatsioon on tõusuteel.
Avaldamise liik:
Teadusartikkel
Väljaandja:
Ajakiri Informatsioon, kommunikatsioon ja eetika ühiskonnas (2025)
Autorid:
Eddie Conti, Alejandro Astruc, Álvaro Parafita, Axel Brando
abstraktne:
Tõlgendatavuse põhiprobleem on arusaamine sellest, kuidas teave levib Transformeri mudelite kaudu. Selles töös uurime minimaalsete sümboolsete häirete mõju manustamisruumile. Oma katsetes analüüsime sagedust, mille märgid annavad minimaalsetele nihetele, rõhutades, et haruldased märgid põhjustavad tavaliselt suuremaid nihkeid. Lisaks uurime, kuidas häiringud levivad kihtide vahel, näidates, et sisendteave on üha enam segatud sügavamatesse kihtidesse. Meie leiud kinnitavad üldist eeldust, et mudeli esimesi kihte saab kasutada mudeli selgituste asendusandmetena. Üldiselt tutvustatakse selles töös sümboolsete häirete ja nihete kombinatsiooni manustamisruumis kui võimsat vahendit mudeli tõlgendamiseks.
Avaldamise liik:
Töötoa artikkel
Väljaandja:
IJCAI 2025 seminar „Selgitatav tehisintellekt“
Autorid:
Andrea Ciamarra, Roberto Caldelli, Alberto Del Bimbo
abstraktne:
Desinformatsioon on alati rohkem ajendatud sellest, et kasutatakse muudetud või täielikult sünteetiliselt loodud realistlikku sisu, mida üldiselt tuntakse süvavõltsingutena. Seetõttu on vaja usaldusväärseid vahendeid, mis suudaksid sellist võltssisu paljastada, et vältida inimeste mõtlemise polariseerumist. Esitletud on erinevaid tehnikaid, mille ühine nimetaja on otsida mõningaid ebakõlasid, mis on tingitud võltsimise protsessist ja mida tõendab konkreetsete omaduste vaatlemine. Näib, et erinevate eristavate omaduste võimalik kombinatsioon võib anda tõhusamaid tulemusi. Selles vaates ja pärast meie eelmist selleteemalist uuringut teeme ettepaneku uurida uut funktsiooni, mis võtab põhimõtteliselt arvesse kogu omandamise stseeni sisemisi suhteid kujutise (video) salvestamise ajal ja seejärel kujutise pikslite väärtustega. Idee taga on see, et deepfake genereerimise protsess võib murda sellised sisemised sõltuvused valgustuse (intensiivsus ja suund), objekti pindade (asend ja peegeldus) ja omandamise müra vahel, mis näitab võimalikku manipuleerimist. Selle kohaselt on ehitatud funktsiooni deskriptor nimega Local Surface Descriptor, mida kasutatakse CNN-põhiste mudelite koolitamiseks süvavõltsingu tuvastamiseks. Eri tegevuskontekstides tehtud katsetulemused näitavad märkimisväärset avastamistäpsust kuni 90%.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
2024 IEEE rahvusvaheline konverents pilditöötluse väljakutsete ja seminaride kohta (ICIPCW), Abu Dhabi, Araabia Ühendemiraadid, 2024
Autorid:
Andrea Ciamarra, Roberto Caldelli, Alberto Del Bimbo
abstraktne:
Tegelik suutlikkus tehisintellekti abil luua realistlikke täielikult sünteetilisi kujutisi paraneb iga päevaga ja see kehtib eriti inimeste nägusid esindavate piltide kohta, mis tunduvad tegelikest inimestest eristamatud. See tekitab tungiva vajaduse töötada välja vahendid, mis suudavad eristada tõeseid ja mitte-olemasolevaid inimesi, tuvastades mõningaid võimalikke ebakõlasid, mis sisalduvad kujutistes generatsiooniprotsessi ajal. Peamine erinevus algupärase pildi ja loodud süvavõltsingu vahel on see, et teisel juhul ei ole toimunud tõhusat kaamera omandamist; nii et kõik erinevad seosed stseeni kuuluvate elementide vahel (valgustid, peegeldus, objekti vastavad positsioonid 3D ruumis) ei ole reaalses maailmas selles täpses ajahetkes, vaid lihtsalt kunstlikult reprodutseeritud. Sellise kaalutluse kohaselt tutvustame selles töös kohalikke kaamera pinnakaadreid kui võimalikku vahendit, mis esindab neid spetsiifilisi keskkonnaomadusi erinevuste esiletõstmiseks. Tehtud eksperimentaalne analüüs on näidanud, et see funktsioon võib anda väga suure täpsuse ja märkimisväärse üldistatuse.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
2024 IEEE rahvusvaheline konverents pilditöötluse väljakutsete ja seminaride kohta (ICIPCW), Abu Dhabi, Araabia Ühendemiraadid, 2024
Autorid:
Andrea Ciamarra, Roberto Caldelli, Alberto Del Bimbo
abstraktne:
Erakordseid ebareaalseid pilte saab realiseerida pow-erful AI tehnikatega. Erinevad tööriistad, mis on kõigile kättesaadavad, suudavad luua kvaliteetset sisu, eriti luua terveid täielikult sünteetilisi pilte. Olemasolevate arhitektuuride hulgas saavad difusioonipõhised mudelid hõlpsasti luua mis tahes pilte, sealhulgas inimese näokujutisi, andes kiire nagu tekst. Sellist valesisu kasutatakse sageli desinformatsiooni levitamiseks ja see tekitab muret inimeste turvalisuse pärast. Praegu on raske välja töötada usaldusväärseid vahendeid tegelike ja loodud (isegi mitteolemasolevate) inimeste eristamiseks. Lisaks tekitab suur hulk difusioonipõhiseid rakendusi probleemi, et sellised detektorid üldistavad uudseid generatiivseid tehnikaid. Nende probleemide lahendamiseks teeme ettepaneku uurida kujutiste omandamise keskkonnal põhineva eristava tunnuse võimet eristada pristikatest difusioonipõhiseid näopilte. Tegelikult ei tohiks loodud pildid sisaldada omadusi, mis on tõelise kaamera kaudu teostatava omandamise etapi jaoks sobivad. Selliseid vastuolusid saab esile tõsta hiljuti kasutusele võetud kohalike pinnaraamide abil. See funktsioon võtab arvesse stseeniga seotud objekte ja pindu, mis kõik mõjutavad kaamera omandamise protsessi, koos seadmega seotud täiendava sisemise teabega, samuti valgustust ja peegeldusi, mis mõjutavad kogu stsenaariumi. Töös uuritakse selle funktsiooni võimet üldistada erinevate andmekogumite ja uute generatiivsete meetodite suunas, mida koolituse ajal ei tunta. Eksperimentaalsed tulemused näitavad, et selline funktsioon tagab ka nendel juhtudel märkimisväärse avastamistäpsuse.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
2024 IEEE rahvusvaheline konverents pilditöötluse väljakutsete ja seminaride kohta (ICIPCW), Abu Dhabi, Araabia Ühendemiraadid, 2024
Autorid:
Álvaro Parafita, Tomas Garriga, Axel Brando, Francisco J. Cazorla
abstraktne:
Selgitatavuse tehnikate hulgas paistab SHAP silma kui üks populaarsemaid, kuid jätab sageli tähelepanuta probleemi põhjusliku struktuuri. Vastuseks kasutab do-SHAP sekkuvaid päringuid, kuid selle tuginemine hinnangutele takistab selle praktilist rakendamist. Selle probleemi lahendamiseks teeme ettepaneku kasutada hinnangulisi ja diagnostilisi lähenemisviise, mis võimaldavad hinnata kõiki tuvastatavaid päringuid ühest mudelist, muutes do-SHAP-i teostatavaks keerukatel graafikutel. Samuti töötame välja uudse algoritmi, et oluliselt kiirendada selle arvutamist tühiste kuludega, samuti meetodi ligipääsmatute andmeloomeprotsesside selgitamiseks. Näitame oma lähenemisviisi hinnangulist ja arvutuslikku tulemuslikkust ning valideerime selle kahe reaalmaailma andmekogumi põhjal, rõhutades selle potentsiaali usaldusväärsete selgituste saamisel.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
Kolmekümne üheksas neuroinfo töötlemise süsteemide aastakonverents (NeurIPS 2025)
Autorid:
Alamgir Munir Qazi, John Philip McCrae, Jamal Nasir
abstraktne:
Väärinfo levik nõuab töökindlaid, kuid arvutuslikult tõhusaid faktide kontrollimise süsteeme. Kuigi praegused tipptasemel lähenemisviisid kasutavad selgitavate põhjenduste loomiseks suuri keelemudeleid, seisavad need meetodid silmitsi märkimisväärsete arvutustõkete ja hallutsinatsiooniriskidega reaalmaailmas. Tutvustame DeReC-i (Dense Retrieval Classification), kergekaalulist raamistikku, mis näitab, kuidas üldotstarbelised tekstisisestused võivad tegelikult asendada autoregressiivseid LLM-põhiseid lähenemisviise. Kombineerides tiheda otsingu spetsialiseeritud klassifikatsiooniga, saavutab meie süsteem suurema täpsuse, olles samal ajal oluliselt tõhusam. DeReC ületab seletust genereerivaid LLM-e efektiivsuses, vähendades tööaega 95 võrra% RAWFC-l (23 minutit 36 sekundit võrreldes 454 minuti 12 sekundiga) ja 92% LIAR-RAW (134 minutit 14 sekundit võrreldes 1692 minutiga 23 sekundit), mis näitab selle tõhusust erinevates andmestike suurustes. RAWFC andmestikus saavutas DeReC F1 skoori 65,58%, mis ületab tipptasemel meetodit L-kaitse (61,20%). Meie tulemused näitavad, et hoolikalt konstrueeritud otsingupõhised süsteemid võivad sobida või ületada LLM-i jõudlust spetsialiseeritud ülesannetes, olles samal ajal oluliselt praktilisemad reaalmaailma kasutuselevõtuks.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
Viies konverents keele, andmete ja teadmiste teemal
Autorid:
Qiushi Li, Andrea Ciamarra, Roberto Caldelli ja Stefano Berretti
abstraktne:
MediaEval 2025 SynthIm Challenge Task A (Synthetic Image Detection) puhul tuvastasime kriitilise jaotuse nihke pakutavate koolitus- ja katseandmete vahel, muutes endise sihtvaldkonna halvaks esindajaks. Meie lähenemisviis käsitleb seda väljakutset otseselt, lisades oma koolitusandmetesse stilistiliselt järjepidevama valideerimiskomplekti ja kasutades külmutatud CLIP ViT-L/14 kui tugevat funktsiooniekstraktorit. Meie peamine arusaam on see, et sellistes domeeni nihke tingimustes ületavad suure eelkoolitatud mudeli üldistatavad esitused märkimisväärselt traditsioonilist CNN-i, mis on viimistletud ebasobiva andmekogumiga, osutudes tõhusamaks ja usaldusväärsemaks strateegiaks.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
MediaEval“25: Multimeedia hindamise seminar, 25.–26. oktoober 2025, Dublin, Iirimaa ja veebis
Juurdepääs taotluse korral
Autorid:
Qiushi Li, Roberto Caldelli ja Stefano Berretti
abstraktne:
Kujutise genereerimise mudelite, nagu stabiilne difusioon, kiire areng tekitab muret võimaliku väärkasutuse pärast, mistõttu on sünteetilise sisu autentimiseks ja omistamiseks, eelkõige süvavõltsingute vastu võitlemiseks hädavajalikud tugevad vesimärgistamismeetodid. Samal ajal on aga endiselt keeruline tagada kvaliteetse kujutise loomine ja täpne vesimärkide ekstraheerimine. Olemasolevate meetodite analüüsi abil tuvastame kriitilise piirangu:
nende kadumisfunktsioonid kasutavad sageli ühtainsat viidet (kas sisendkujutist või puhast loodud kujutist) kujutise usaldusväärsuse optimeerimiseks, mille tulemuseks on ebaoptimaalne jõudlus. Käesolevas artiklis viime läbi süvauuringu kujutise kvaliteedi kadumise mõiste kohta difusioonipõhises vesimärgistuses. Analüüsides sisendpildi ja puhta loodud pildi kasutamise eristavaid mõjusid viidetena optimeerimise ajal, näitame, et mõlema viite ühine kaalumine parandab oluliselt töökindlust ja visuaalset kvaliteeti. Ulatuslikud eksperimendid näitavad, et meie kahe võrdluse lähenemisviis saavutab nii vesimärkide ekstraheerimise täpsuse kui ka põlvkonna usaldusväärsuse osas paremad tulemused kui ühe võrdluse lähtejooned. Toetame seda paradigmat, et edendada usaldusväärset vesimärgistamist generatiivsetes mudelites.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
DFF ’25: Süvavõltsingu kohtuekspertiisi töötuba: Tehisintellekti loodud meedia ajastu avastamine, omistamine, tunnustamine ja vastandlikud probleemid
Autorid:
Josu Eguiluz Castañeira, Axel Brando, Migle Laukyte, Marc Serra-Vidal
abstraktne:
Tehisintellekt läbib nüüd elutähtsaid taristuid ja otsustussüsteeme, kus ebaõnnestumised põhjustavad sotsiaalset, majanduslikku ja demokraatlikku kahju. See seisukohavõtt seab kahtluse alla juurdunud veendumuse, et reguleerimine ja innovatsioon on vastandid. Nagu tõendavad lennundus-, farmaatsia- ja hoolekandesüsteemide analoogid ning hiljutised sünteetilise väärinfo, kallutatuse ja vastutustundetute otsuste tegemise juhtumid, on hästi kavandatud reguleerimise puudumine juba tekitanud mõõtmatut kahju. Reguleerimine, kui see on läbimõeldud ja kohandatav, ei pidurda innovatsiooni – see on selle alus. Käesolevas seisukohavõtus analüüsitakse ELi tehisintellektimäärust kui riskipõhise ja vastutuspõhise reguleerimise mudelit, mis käsitleb Collingridge’i dilemmat: tegutsemine piisavalt vara, et vältida kahju, kuid piisavalt paindlikult, et toetada innovatsiooni. Selle kohanemismehhanismid – regulatsiooni testkeskkonnad, väikeste ja keskmise suurusega ettevõtjate (VKEde) toetus, tegelikes tingimustes testimine, põhiõigustele avalduva mõju hindamine – näitavad, kuidas reguleerimine võib tehnoloogia arengut vastutustundlikult kiirendada, mitte edasi lükata. Seisukohavõtus tehakse kokkuvõte sellest, kuidas juhtimisvahendid muudavad tajutava koormuse käegakatsutavateks eelisteks: õiguskindlus, tarbijate usaldus ja eetiline konkurentsivõime. Lõppkokkuvõttes sõnastatakse paberil edasiminek ümber: innovatsioon ja reguleerimine edenevad koos. Läbipaistvuse, mõjuhinnangute, vastutuse ja tehisintellektipädevuse lõimimisega kavandamisse ja kasutuselevõttu määratletakse ELi raamistikus, mida vastutustundlik innovatsioon tegelikult tähendab – tehnoloogiline ambitsioon, mida distsiplineerivad demokraatlikud väärtused ja põhiõigused.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
Kolmekümne üheksas neuroinfo töötlemise süsteemide aastakonverents (NeurIPS 2025)
Autor: Pascaline Gaborit
abstraktne:
Ülemaailmse ebakindluse ajastul on usaldus muutunud kriitiliseks teguriks, mis kujundab suhteid riikide, institutsioonide ja üksikisikute vahel. See raamat "Usaldus, uued tehnoloogiad ja geopoliitika ebakindlas maailmas" pakub õigeaegset ja põhjalikku uurimist selle kohta, kuidas usaldust testitakse ja muudetakse kiiresti muutuvate geopoliitiliste maastike ees. Alates demokraatlike süsteemide ebakindlusest kuni uutest tehnoloogiatest, tehisintellektist, desinformatsioonist ja kliimamuutustest tulenevate probleemideni käsitleb see raamat meie aja kõige pakilisemaid küsimusi. Uurides usalduse kokkupuutepunkte selliste oluliste valdkondadega nagu demokraatiad, kaubandussõjad ja uued tehnoloogiad, annab see töö väärtuslikku teavet poliitikakujundajatele, teadlastele ja kõigile, kes püüavad mõista tänapäeva maailma keerukust. Olenemata sellest, kas olete mures küberturvalisuse, desinformatsiooni, hübriidohtude mõju või usalduse rolli pärast rahvusvahelises diplomaatias, pakub see raamat terviklikku, kuid kättesaadavat raamistikku nende probleemide lahendamiseks. See heidab valgust sellele, kuidas usalduse mõistmine on meie vanust määratleva geopoliitilise ebakindluse käsitlemisel keskse tähtsusega.
Avaldamise liik:
Raamat
Väljaandja:
Peter Lang Publisher
Autor:
Eddie Conti, Álvaro Parafita, Axel Brando
abstraktne:
Individuaalsete omaduste tähtsuse hindamine masinõppes on mudeli otsustusprotsessi mõistmiseks kriitilise tähtsusega. Kuigi on olemas palju meetodeid, toob lõpliku alustõe puudumine võrdluseks esile vajaduse alternatiivsete, hästi põhjendatud meetmete järele. See raamat tutvustab uudset post-hoc kohaliku funktsiooni olulisuse meetodit, mida nimetatakse vastupidise stsenaariumi olulisuse levitamiseks (CID). Me genereerime kaks komplekti positiivseid ja negatiivseid vastupidiseid stsenaariume, modelleerime nende jaotusi, kasutades Kernel Density Estimation'i, ja reastame funktsioone jaotusliku erinevuse näitaja põhjal. See rangel matemaatilisel raamistikul põhinev näitaja vastab kehtiva mõõdiku toimimiseks vajalikele põhiomadustele. Tutvustame oma meetodi tõhusust, võrreldes seda väljakujunenud kohalike eripära olulisuse selgitajatega. Meie meetod mitte ainult ei paku olemasolevatele lähenemisviisidele täiendavaid perspektiive, vaid parandab ka ustavuse mõõdikuid (nii põhjalikkust kui ka piisavust), mille tulemuseks on süsteemi usaldusväärsemad selgitused. Need tulemused rõhutavad selle potentsiaali mudelianalüüsi väärtusliku vahendina.
Avaldamise liik:
Konverentsidokument
Väljaandja:
Põhjatulede süvaõppe konverents 2026