Buchumschlag

Rethinking Technological Readiness in the Era of AI Uncertainty

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Browne, S. Tucker, Bailey, Mark M.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Software Engineering Artificial Intelligence Computers and Society Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Privacy and Copyright Protection in Generative AI: A Lifecycle Perspective
von: Zhang, Dawen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

An AI System Evaluation Framework for Advancing AI Safety: Terminology, Taxonomy, Lifecycle Mapping
von: Xia, Boming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimizing Travel Itineraries with AI Algorithms in a Microservices Architecture: Balancing Cost, Time, Preferences, and Sustainability
von: Barua, Biman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fairness Improvement with Multiple Protected Attributes: How Far Are We?
von: Chen, Zhenpeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Green AI in Action: Strategic Model Selection for Ensembles in Production
von: Nijkamp, Nienke, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Legal Aspects for Software Developers Interested in Generative AI Applications
von: Herbold, Steffen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Leveraging Generative AI for Enhancing Automated Assessment in Programming Education Contests
von: Dascalescu, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NeurIPS Should Require Reproducibility Standards for Frontier AI Safety Claims
von: Vishwarupe, Varad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Permissive-Washing in the Open AI Supply Chain: A Large-Scale Audit of License Integrity
von: Jewitt, James, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DC-Check: A Data-Centric AI checklist to guide the development of reliable machine learning systems
von: Seedat, Nabeel, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Towards Equitable Agile Research and Development of AI and Robotics
von: Hundt, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fairness Testing through Extreme Value Theory
von: Monjezi, Verya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Data Analytics for Cancer Immunotherapy: A Privacy-Preserving Collaborative Platform for Patient Management
von: Raheem, Mira, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Measuring Agents in Production
von: Pan, Melissa Z., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Breaking the ICE: Exploring promises and challenges of benchmarks for Inference Carbon & Energy estimation for LLMs
von: Sikand, Samarth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting Fairness of ML Software Configurations
von: Herrera, Salvador Robles, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MAFT: Efficient Model-Agnostic Fairness Testing for Deep Neural Networks via Zero-Order Gradient Search
von: Wang, Zhaohui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Conceptual Framework for Ethical Evaluation of Machine Learning Systems
von: Gupta, Neha R., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Language model developers should report train-test overlap
von: Zhang, Andy K, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Model Openness Framework: Promoting Completeness and Openness for Reproducibility, Transparency, and Usability in Artificial Intelligence
von: White, Matt, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine Learning Models for the Early Detection of Burnout in Software Engineering: a Systematic Literature Review
von: Tulili, Tien Rahayu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Are ChatGPT and Other Similar Systems the Modern Lernaean Hydras of AI?
von: Ioannidis, Dimitrios, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Uncertainty and Fairness Awareness in LLM-Based Recommendation Systems
von: Sah, Chandan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Harnessing IoT and Generative AI for Weather-Adaptive Learning in Climate Resilience Education
von: Khan, Imran S. A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Knowledge Component Generation for Interpretable Knowledge Tracing in Coding Problems
von: Duan, Zhangqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Comparative Evaluation of Embedding Representations for Financial News Sentiment Analysis
von: Roy, Joyjit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The AI Community Building the Future? A Quantitative Analysis of Development Activity on Hugging Face Hub
von: Osborne, Cailean, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Standardization Trends on Safety and Trustworthiness Technology for Advanced AI
von: Jeon, Jonghong
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Repetition Problems of LLMs in Code Generation
von: Dong, Yihong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting Likely-Vulnerable Code Changes: Machine Learning-based Vulnerability Protections for Android Open Source Project
von: Yim, Keun Soo
Veröffentlicht: (2024)

Runtime Monitoring and Enforcement of Conditional Fairness in Generative AIs
von: Cheng, Chih-Hong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AI Act for the Working Programmer
von: Hermanns, Holger, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Impact of AI-tooling on the Engineering Workspace
von: Chretien, Lena, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LeafTutor: An AI Agent for Programming Assignment Tutoring
von: Bochard, Madison, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Balancing Innovation and Ethics in AI-Driven Software Development
von: Baqar, Mohammad
Veröffentlicht: (2024)

Trustworthy AI in practice: an analysis of practitioners' needs and challenges
von: Baldassarre, Maria Teresa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scaling CS1 Support with Compiler-Integrated Conversational AI
von: Renzella, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2024)

$\texttt{Droid}$: A Resource Suite for AI-Generated Code Detection
von: Orel, Daniil, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Do Generative AI Tools Ensure Green Code? An Investigative Study
von: Sikand, Samarth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Navigating Fairness: Practitioners' Understanding, Challenges, and Strategies in AI/ML Development
von: Pant, Aastha, et al.
Veröffentlicht: (2024)