/ en / Traditional / help

Beats Biblionetz - Personen

Arvind Narayanan

Dies ist keine offizielle Homepage von Arvind Narayanan, E-Mails an Arvind Narayanan sind hier nicht möglich!
This is not an official homepage of Arvind Narayanan and it is not possible to contact Arvind Narayanan here!

iconBücher von Arvind Narayanan Hier finden Sie alle Bücher der gewählten Person, die im Biblionetz vorhanden sind.

Buchcover

Fairness and Machine Learning

Limitations and Opportunities

(Solon Barocas, Moritz Hardt, Arvind Narayanan) (2023) local web 
Buchcover

AI Snake Oil

What Artificial Intelligence Can Do, What It Can’t, and How to Tell the Difference

(Arvind Narayanan, Sayash Kapoor) (2024) local 

iconTexte von Arvind Narayanan Hier finden Sie Texte der gewählten Person, die nicht in den oben aufgelisteten Büchern zu finden sind.

Jahr Volltext Abrufe Text Texttyp
local web  14, 3, 4, 2, 3, 2, 1, 8 Quantifying ChatGPT’s gender bias (Sayash Kapoor, Arvind Narayanan) Text
2008 local web  3, 5, 3, 1, 4, 3, 3, 6, 1, 2, 9, 15 Robust De-anonymization of Large Sparse Datasets (Arvind Narayanan, Vitaly Shmatikov) Kapitel
2017 local web  7, 3, 2, 2, 5, 4, 4, 1, 1, 2, 5, 12 Bitcoin's Academic Pedigree - The concept of cryptocurrencies is built from forgotten ideas in research literature. (Arvind Narayanan, Jeremy Clark) erschienen in acmqueue | july-august 2017Journal-Artikel

iconDefinitionen von Arvind Narayanan

automation bias
  • automation bias, our tendency to over-rely on automated systems, such as when airline pilots followed incorrect advice from an automated failure-detection system.
    von Arvind Narayanan, Sayash Kapoorim Buch AI Snake Oil (2024) im Text Why Do Myths about AI Persist?
Google Flu
  • This was a project that Google launched in 2008 to predict flu outbreaks by analyzing the search queries that its millions of users make every day. An increase in searches for flu-related terms could be indicative of an imminent outbreak. Google heavily promoted it as an example of AI and mass data collection used for social good. But within a few years, the accuracy of the predictions dropped precipitously. One reason was that it is hard to distinguish between media-driven panic searches and actual increases in flu activity. Another was that Google’s own changes to its app changed people’s search patterns in ways that weren’t accounted for by the AI. Google Flu Trends ultimately ended up as a cautionary tale.
    von Arvind Narayanan, Sayash Kapoorim Buch AI Snake Oil (2024)

iconBemerkungen von Arvind Narayanan

Von Arvind Narayanan gibt es im Biblionetz Bemerkungen zu:


Bücher
KB IB clear
AI Snake Oil, The Age of AI

Texte
KB IB clear
A broader view of discrimination, Bitcoin's Academic Pedigree, Causality, Classification, Datasets, How Predictive AI Goes Wrong, Is Advanced AI an Existential Threat?, Quantifying ChatGPT’s gender bias, Relative notions of fairness, Robust De-anonymization of Large Sparse Datasets, Testing discrimination in practice, The Long Road to Generative AI, Understanding United States anti-discrimination law, When is automated decision making legitimate?, Where Do We Go from Here?, Why Can’t AI Fix Social Media?, Why Can’t AI Predict the Future?, Why Do Myths about AI Persist?

Aussagen
KB IB clear
Künstliche Intelligenz ist ein ungeeigneter Begriff

Begriffe
KB IB clear
Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence, web3

iconZeitleiste

iconCoautorInnen

Solon Barocas, Jeremy Clark, Moritz Hardt, Sayash Kapoor, Vitaly Shmatikov

iconZitationsnetz  Dies ist eine graphische Darstellung von im Biblionetz erfassten Zitationen und Co-Autorschaften.

Diese Grafik ist nur im SVG-Format verfügbar. Dieses Format wird vom verwendeteten Browser offenbar nicht unterstützt.

Diese SVG-Grafik fensterfüllend anzeigen

iconBegriffswolke von Arvind Narayanan


Begriffswolke
APH KB IB clear
AGI, Airbnb, Alexa, Algorithmusalgorithm, amazon, Anonymitätanonymity, Arbeitslosigkeitunemployment, Artificial Intelligence Act, automation bias, Bedingungsloses Grundeinkommen, bias, Bildungeducation (Bildung), Bing Chat / Sydney, bitcoin, blockchain, Bullshit, Cambridge Analytica, Chat-GPT, China, Clearview AI, cloud computingcloud computing, cognitive biascognitive bias, confirmation bias, Datendata, Datenbankdatabase, deep learning, deepfake, Demokratiedemocracy, Digital Markets Act (DMA), Digital Services Act (DSA), disparate impact, E-AssessmentE-Assessment, Efficiency (Usability-Dimension)Efficiency, Einfachheitsimplicity, E-LearningE-Learning, ElizaEliza, Empfehlungs-Algorithmus, Ethereum, facebook, false dilemmafalse dilemma, false positive rate, Familiefamily, Fehlererror, Filterblase, Frankreich, Gatekeepergatekeeper, GenderGender, gender bias, Generation Alpha, Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text, Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3), Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4), Gesellschaftsociety, Gesichtserkennungface recognition, Gewaltenteilung, Google, Google Flu, halo effecthalo effect, Hype CycleHype Cycle, influencer, Instagram, Internetinternet, iPad, iPhone, ItalienItaly, Journalismus, Kinderchildren, Kryptographiecryptography, Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence, Long TailLong Tail, machine learning, Marketingmarketing, Mastodon, Meme, Microsoft, Moral, netflix, Netflix Prize, patternpattern, peer reviewpeer review, Perceptron, PowerPoint, Predictive AnalyticsPredictive Analytics, PrimingPriming, Privatsphäreprivacy, Prognose, Psychologiepsychology, Python, QR Code, Ranking, Regression, Religionreligion, Replikationskrise, Roboterrobot, Roe v. Wade, Rückkopplung / Regelkreisfeedback loop, Russland, Schachchess, selection bias, Simulation, social media / Soziale Mediensocial networking software, Sprachelanguage, Statistikstatistics, supervised learning, system dynamicssystem dynamics, Systemdenkensystems thinking, Taxonomietaxonomy, telegram, Theorietheory, Tiktok, Twitter, Uber, Verstehenunderstanding, Vertrauentrust, Vertraulichkeit /confidentialityconfidentiality, Waffeweapon, Watson, web3, WhatsApp, Wissenschaftscience, Word embedding, WordNet, WWW (World Wide Web)World Wide Web, YouTube, Zukunftfuture,

iconZitationsgraph

Diese Grafik ist nur im SVG-Format verfügbar. Dieses Format wird vom verwendeteten Browser offenbar nicht unterstützt.

Diese SVG-Grafik fensterfüllend anzeigen

iconZitationsgraph (Beta-Test mit vis.js)

icon10 Erwähnungen  Dies ist eine nach Erscheinungsjahr geordnete Liste aller im Biblionetz vorhandenen Werke, welche die gewählte Person oder ihre Werke erwähnen.

iconVolltexte

Auf dem WWW Bitcoin's Academic Pedigree: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 2461 kByte; WWW: Link OK 2020-11-28)
AI Snake Oil: Gesamtes Buch als Volltext (lokal: 14491 kByte)
Fairness and Machine Learning: Gesamtes Buch als Volltext (lokal: 4495 kByte)
Auf dem WWW A broader view of discrimination: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 329 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Causality: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 335 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Classification: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 570 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Datasets: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 529 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Fairness and Machine Learning: Gesamtes Buch als Volltext (lokal: PDF, 2168 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Introduction: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 312 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Understanding United States anti-discrimination law: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 211 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW When is automated decision making legitimate?: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 155 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Relative notions of fairness: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 211 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Testing discrimination in practice: Artikel als Volltext ( WWW: Link OK )
Auf dem WWW Quantifying ChatGPT’s gender bias: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 1192 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Robust De-anonymization of Large Sparse Datasets: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 686 kByte; WWW: Link OK )

iconAnderswo suchen  Auch im Biblionetz finden Sie nicht alles. Aus diesem Grund bietet das Biblionetz bereits ausgefüllte Suchformulare für verschiedene Suchdienste an. Biblionetztreffer werden dabei ausgeschlossen.

iconBiblionetz-History Dies ist eine graphische Darstellung, wann wie viele Verweise von und zu diesem Objekt ins Biblionetz eingetragen wurden und wie oft die Seite abgerufen wurde.