A Whole New Meaning to Having Our Head in the Clouds: Voice Recognition Technology, the Transmission of our Oral Communications to the Cloud and the Ability of Canadian Law to Protect Us from the Dangers it Presents
Notice bibliographique
Résumé
Voice recognition technology is now included in modern devices as a matter of course, being used in anything from our cellular telephones, to our televisions, and even the toys of our children. While we may voluntarily interact with some of our devices using this technology, such as conversing with Siri on our iPhones, many of us remain unaware as to the dangerous implications of using voice recognition technology.\nIts ability to record some of our most personal conversations allows private companies to eavesdrop on us in an unprecedented manner and amass highly sensitive information about our lives that would have previously been impossible. What is further pressing about this situation is that all of these recordings of our oral communications are stored in the cloud by these entities for future use and consultation, and are sometimes even transmitted to third parties. This risks exposing what may be some of our most intimate moments. Imagine if a commercial were targeted to a person’s television based on a sensitive conversation they had in the privacy of their own home. Or, even more frightening, consider if a child predator were to communicate with a child through their Barbie doll and use this connection to discover their whereabouts.\nThe levels of security and privacy available through this use of voice recognition technology are therefore questionable, and the ability of Canadian law to adequately protect us in both these arenas is even more so. I seek to examine the inherent dangers that voice recognition technology presents to its users and whether the law properly addresses each of these risks. I will begin my analysis by exploring the security and privacy infrastructures employed by some of the foremost companies offering this technology, in an effort to determine if they are sufficiently robust to protect our private information. I will then turn my analysis to an in-depth examination of Canadian privacy laws so as to ascertain whether or not they are extensive enough to safeguard us from the numerous threats posed by this technology, to both our citizens in general and our children in particular.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,061 |
| Communication savante | 0,026 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».