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Enregistrement W2494237208 · doi:10.4018/978-1-60566-952-6.ch003

Technological Consciousness and Moral Agency

2010· book-chapter· en· W2494237208 sur OpenAlexaff
Rocci Luppicini

Notice bibliographique

RevueAdvances in information security, privacy, and ethics book series · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTechnological determinismConsciousnessAgency (philosophy)Moral agencyDeterminismSociologyEpistemologyPhilosophy of technologyTechnological changeEnvironmental ethicsSocial sciencePsychologySocial psychologyPhilosophy of sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Is it possible to explain social and ethical aspects of technology in society without considering the human minds and actions intertwined within technological advances? Can legal and ethical questions concerning agency in autonomous machines be addressed without meditating on the conditions of consciousness required for agency? The answer to both these questions is no. A persistent problem in the study of technology today is the lack of attention to the nature of the human mind and how it fits into the real world of technology. Scholars have tended to draw on philosophical-sociological theory and group themselves into camps (e.g., technological determinism, social constructivism, actor-network theory, etc.). Most of these theories, however, fail to address the human side of technology that lies within ‘individual’ minds and bodies that affect and are affected by technology at a deeply personal level. In other words, the mental life of human subjects is not a core consideration in the study of technology in society. What remains is a persisting problem within a continually advancing technological society to understand the relationship between technology, consciousness, and society.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0000,008
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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