Perspectives sur l’IA pour les responsables des politiques
Co-dirigé par Mila et le CIFAR, ce programme met en relations les responsables des politiques avec un groupe d’expert·e·s en IA pour discuter librement de leurs défis en matière d'IA et de politique.
Joignez-vous à nous le 17 avril pour notre conférence annuelle d'une journée sur la recherche en IA, mettant en vedette les chercheur·euse·s de Mila et des conférencier·ère·s de renom, au profit de Centraide du Grand Montréal.
Développement du groupe d'experts de l'ONU sur l'IA
Mila a récemment réuni des expert·e·s de renom pour discuter de la création d’un groupe indépendant sur l’IA pour l’ONU. Ce document propose des recommandations clés pour assurer son indépendance et sa légitimité.
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We introduce the Local Intersectional Visual Spaces (LIVS) dataset, a benchmark for multi-criteria alignment of text-to-image (T2I) models i… (voir plus)n inclusive urban planning. Developed through a two-year participatory process with 30 community organizations, LIVS encodes diverse spatial preferences across 634 initial concepts, consolidated into six core criteria: Accessibility, Safety, Comfort, Invitingness, Inclusivity, and Diversity, through 37,710 pairwise comparisons. Using Direct Preference Optimization (DPO) to fine-tune Stable Diffusion XL, we observed a measurable increase in alignment with community preferences, though a significant proportion of neutral ratings highlights the complexity of modeling intersectional needs. Additionally, as annotation volume increases, accuracy shifts further toward the DPO-tuned model, suggesting that larger-scale preference data enhances fine-tuning effectiveness. LIVS underscores the necessity of integrating context-specific, stakeholder-driven criteria into generative modeling and provides a resource for evaluating AI alignment methodologies across diverse socio-spatial contexts.