自信度に基づいたルーティング：専門家の議論を活用した性差別検出

この研究は、最初のモデルの信頼度に基づいて専門家の議論を取り入れることによって、AIにおける性差別検出を改善するための新しいアプローチを探求しています。この論文は、有害なコンテンツを特定するように設計されたAIシステムの精度と信頼性を高めるための有望な方法を提案しています。

• •AIにおける性差別検出のための新しい方法論を提案しています。
• •不確実な分類を解決するために専門家の議論を使用します。
• •自信度に基づいたルーティングメカニズムを採用しています。