Moral Enhancement Meets Normative and Empirical Reality: Assessing the Practical Feasibility of Moral Enhancement Neurotechnologies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Moral enhancement refers to the possibility of making individuals and societies better from a moral standpoint. A fierce debate has emerged about the ethical aspects of moral enhancement, notably because steering moral enhancement in a particular direction involves choosing amongst a wide array of competing options, and these options entail deciding which moral theory or attributes of the moral agent would benefit from enhancement. Furthermore, the ability and effectiveness of different neurotechnologies to enhance morality have not been carefully examined. In this paper, we assess the practical feasibility of moral enhancement neurotechnologies. We reviewed the literature on neuroscience and cognitive science models of moral judgment and analyzed their implications for the specific target of intervention (cognition, volition or affect) in moral enhancement. We also reviewed and compared evidence on available neurotechnologies that could serve as tools of moral enhancement. We conclude that the predictions of rationalist, emotivist, and dual process models are at odds with evidence, while different intuitionist models of moral judgment are more likely to be aligned with it. Furthermore, the project of moral enhancement is not feasible in the near future as it rests on the use of neurointerventions, which have no moral enhancement effects or, worse, negative effects.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle