The Robot as Cub Reporter: Law's Emerging Role in Cognitive Journalism
Notice bibliographique
Résumé
Today's journalist is immersed in news production that no longer treats robot-written news as a mere reference tool. Major news corporations are reshaping the journalism business to reflect the increasingly dominant role of algorithms and its consequent decrease in human curation. With data so integral to today's news storytelling and the arrival of machines that are learning to 'sense, think and act' like their creators, we are called to deliberate on the legitimacy of law to address human risks and responsibilities when humans are harmed physically, socially, financially or professionally. This paper argues that we are entering the age of cognitive journalism that affects the legal personhood question and examines policy initiatives on both sides of the Atlantic for legal norms to inform a law for machines that learn from mistakes and teach other machines. Legal issues raised by driverless cars, human cloning, drones and nanotechnology are examined for what they can offer to an emerging law of the robot. The paper concludes with a call for research that will bring a more nuanced understanding of the legitimate place of law in cognitive journalism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,102 |
| Communication savante | 0,032 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».