骨格ベースの人間行動認識における概念駆動型論理推論のためのニューロシンボリックフレームワーク
骨格データから人間の行動を認識するAIモデルの解釈性を高める新しいフレームワークが発表されました。
AI倫理
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同じ脳でも予測は異なる：前処理の選択がEEGデコーディングの信頼性をいかに損なうか
EEGデータの前処理方法の選択が、深層学習モデルによる脳活動予測の信頼性を著しく低下させることを発見し…
読みにくくても脱獄可能：視覚的劣化がMLLMの安全性アライメントを迂回する方法
画像解像度の低下が、マルチモーダルLLM（MLLM）の安全対策を容易に迂回させる脆弱性が発見されました。
雲から幻覚へ：リモートセンシング視覚言語RAGにおける大気情報検索の乗っ取り
リモートセンシングの画像に自然な雲や霞のようなパターンを重ねることで、AIが大気関連の誤った情報を検…
活性化の違いがバックドアを暴く：SAEアーキテクチャの比較
言語モデルのバックドア攻撃を検出するため、2つのスパースオートエンコーダ（SAE）アーキテクチャが比較…
OrchJail：ツール呼び出し型テキスト-to-イメージAIのジェイルブレイク手法
ツール呼び出し型テキスト-to-イメージ（T2I）AIの安全性を脅かす新たなジェイルブレイク手法「OrchJail」…
疎なオートエンコーダをVLMの敵対的攻撃検出用プラグアンドプレイファイアウォールとして活用
VLMに対する敵対的攻撃を検出する軽量なフレームワーク「SAEgis」が開発されました。
Vaporizer: 大規模言語モデル出力の電子透かしスキームを破る
大規模言語モデル（LLM）の出力に施された電子透かしが、意味を保ったまま除去可能であることが判明しまし…
GNN説明における自己矛盾の発生原因と活用法
自己解釈可能なグラフニューラルネットワーク（SI-GNN）の説明が自己矛盾を起こす原因を特定し、その解決…
安全か、それとも単に無能か？スマホ操作AIのエージェント安全性評価の再考
スマホ操作AIの安全性評価において、危険回避が能力不足によるものか、安全な判断によるものかを区別する…
誤較正の内生性：スコア報告における不可能性と回避策
AIエージェントの真実な報告を促すためのスコアリングルールにおいて、誤較正が内生的に発生する問題が指…
LLMの幻覚が現実世界に：存在しない引用文献から大規模な証拠
大規模言語モデル（LLM）が生成する幻覚が、科学論文の引用文献に大規模に浸透していることが判明しました…