卡罗琳·阿什赫斯特
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2020年–今天
2024 [i7] 凯蒂·沃萨尔 , 卡罗琳·阿什赫斯特 , 吉里·赫隆 , 米里·齐尔卡 :
重新想象社会工作中的人工智能:实践者关于将技术纳入其实践的观点。 CoRR公司 abs/2407.10244 ( 2024 ) 2023 [j3] Madhulika Srikumar公司 , 丽贝卡·芬利 , 格雷斯·阿布哈马德 , 卡罗琳·阿什赫斯特 , 罗西·坎贝尔 , 艾米丽·坎贝尔-塔克利夫 , 哈德森·洪戈 , 萨拉·乔丹 , 约瑟夫·林德利 , 阿维夫·奥瓦迪亚 , 乔尔·皮诺 :
出版商更正:推进人工智能研究中的道德审查实践。 Nat.Mac公司。 因特尔。 5 ( 1 ) : 94 ( 2023 ) 【c9】 卡罗琳·阿什赫斯特 , 阿德里安·韦勒 :
没有人口统计数据的公平:方法调查。 EAAMO公司 2023 : 14:1-14:12 【c8】 米里·齐尔卡 , 卡罗琳·阿什赫斯特 , 卢克·钱伯斯 , 埃伦·古德曼 , 帕梅拉·乌格乌代克 , 玛丽恩·奥斯瓦尔德 :
探索警察对算法透明度的看法:英国警察采访的定性分析。 EAAMO公司 2023 : 25:1-25:19 【c7】 哈利·卡米莱里 , 卡罗琳·阿什赫斯特 , 尼提亚·贾桑卡 , 阿德里安·韦勒 , 米里·齐尔卡 :
预测性警察的媒体报道:偏见、警察参与和透明度的未来。 EAAMO公司 2023 : 28:1-28:19 【c6】 米里·齐尔卡 , 里卡多·福利亚托 , 吉里·赫隆 , 布拉德利·布彻 , 卡罗琳·阿什赫斯特 , 阿德里安·韦勒 :
刑事司法系统内差异的进展:差别执行和风险评估工具。 FAccT公司 2023 : 1553-1569 [i6] 米里·齐尔卡 , 里卡多·福利亚托 , 吉里·赫隆 , 布拉德利·布彻 , 卡罗琳·阿什赫斯特 , 阿德里安·韦勒 :
刑事司法系统内差异的进展:差别执行和风险评估工具。 CoRR公司 abs/2305.07575 ( 2023 ) [i5] 维多利亚·史密斯 , 阿里·沙欣·沙姆萨巴迪 , 卡罗琳·阿什赫斯特 , 阿德里安·韦勒 :
识别和缓解语言模型带来的隐私风险:一项调查。 CoRR公司 abs/2310.01424 ( 2023 ) 2022 [注2] Madhulika Srikumar公司 , 丽贝卡·芬利 , 格雷斯·阿布哈马德 , 卡罗琳·阿什赫斯特 , 罗西·坎贝尔 , 艾米丽·坎贝尔-塔克利夫 , 哈德森·洪戈 , 萨拉·乔丹 , 约瑟夫·林德利 , 阿维夫·奥瓦迪亚 , 乔尔·皮诺 :
推进人工智能研究中的道德审查实践。 Nat.Mac公司。 因特尔。 4 ( 12 ) : 1061-1064 ( 2022 ) 【c5】 卡罗琳·阿什赫斯特 , 瑞恩·凯里 , 西尔维娅·齐亚帕 , 汤姆·艾唯瑞特 :
为什么公平标签可以产生不公平预测:引入不公平的图形条件。 AAAI公司 2022 : 9494-9503 【c4】 布拉德利·布彻 , 克里斯托弗·罗宾逊 , 米里·齐尔卡 , 里卡多·福利亚托 , 卡罗琳·阿什赫斯特 , 阿德里安·韦勒 :
美国大麻违法执法中的种族差异。 AIES公司 2022 : 130-143 【c3】 卡罗琳·阿什赫斯特 , 埃米·海恩 , 保罗·塞迪尔 , 亚历克西斯·卡利埃 :
AI道德声明:分析和从NeurIPS更广泛影响声明中吸取的教训。 FAccT公司 2022 : 2047-2056 【c2】 卡罗琳·阿什赫斯特 , 索伦·巴罗卡斯 , 罗西·坎贝尔 , 黛博拉·拉吉 :
解开机器学习中伦理研究的组成部分。 FAccT公司 2022 : 2057-2068 [i4] 卡罗琳·阿什赫斯特 , 瑞恩·凯里 , 西尔维娅·齐亚帕 , 汤姆·艾唯瑞特 :
为什么公平标签可以产生不公平预测:引入不公平的图形条件。 CoRR公司 abs/2202.10816 ( 2022 ) 2021 [j1] Carina E.A.Prunkl公司 , 卡罗琳·阿什赫斯特 , 马库斯·安德荣格 , 海伦娜·韦伯 , 简·雷克 , 阿兰·达福 :
通过更广泛的影响要求将人工智能道德制度化。 自然马赫数。 因特尔。 三 ( 2 ) : 104-110 ( 2021 ) 【c1】 内尔·亚历克斯 , 伊莱·利弗兰德 , 刘易斯·汤斯顿 , Abhishek Thakur公司 , 佩加·玛哈姆 , C.杰西·里德尔 , 埃米·海恩 , 卡罗琳·阿什赫斯特 , 保罗·塞迪尔 , 亚历克西斯·卡利埃 , 迈克尔·诺特尔 , 安德烈亚斯·斯图尔穆勒 :
RAFT:一个现实世界罕见的文本分类基准。 NeurIPS数据集和基准 2021 [i3] Carina E.A.Prunkl公司 , 卡罗琳·阿什赫斯特 , 马库斯·安德荣格 , 海伦娜·韦伯 , 简·雷克 , 阿兰·达福 :
通过更广泛的影响要求将人工智能道德制度化。 CoRR公司 abs/2106.11039 ( 2021 ) [i2] 内尔·亚历克斯 , 埃利·利弗兰德 , 刘易斯·汤斯顿 , Abhishek Thakur公司 , 佩加·玛哈姆 , C.杰斯·里德尔 , 埃米·海恩 , 卡罗琳·阿什赫斯特 , 保罗·塞迪尔 , 亚历克西斯·卡里尔 , 迈克尔·诺特尔 , 安德烈亚斯·斯图尔穆勒 :
RAFT:一个现实世界罕见的文本分类基准。 CoRR公司 abs/2109.14076 ( 2021 ) [i1] 卡罗琳·阿什赫斯特 , 埃米·海恩 , 保罗·塞迪尔 , 亚历克西斯·卡利埃 :
AI道德声明-分析和从NeurIPS更广泛影响声明中吸取的教训。 CoRR公司 abs/2111.01705 ( 2021 )