Notice bibliographique
Résumé
Sharply increased uncertainty and possibility of catastrophes warrant a new approach to decision-making. To survive Superintelligence, mankind should downgrade its role - from ¡°an agent¡± that has a will and a preservation goal of its own, to just a tool that yields the power of making decisions to humans ¨C possibly Risk-Constrained Optimization (RCO). RCO is a fundamentally novel system dealing with decision-making under radical uncertainty. Instead of ¡°the best strategy¡± RCO constructs a ¡°strategy, most acceptable to decision-makers.¡± RCO develops a number of candidate strategies, filters them and presents to the decision-makers a few reasonably good and safe candidates, easily adaptable to a broad range of future scenarios - likely, ¡°black swan, ¡± and even improbable. The final selection of the strategy to be implemented is performed judgmentally by decision-makers. RCO overturns upside down Economics, Operations Research/Management Science, Decision Analysis, Scenario Planning, and Risk Management. The new paradigm of Superintelligence becomes preservation of mankind. RCO is just a toolkit. It can be used in any system. But, as far as this author knows, RCO is presently unique in its capability to deal with radical uncertainty ¨C moreover, by simple operations. It is therefore irreplaceable for Superintelligence.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,022 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».