Notice bibliographique
Résumé
Proceedings of the 2015 Workshops at the Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence in Austin, USA, 2015. Communication involves transferring information from one agent to another. An intelligent agent, either human or machine, is often able to choose to hide information in order to protect their interests. The notion of information hiding is closely linked to secrecy and dishonesty, but it also plays an important role in domains such as software engineering. In this paper, we consider the ethics of information hiding, particularly with respect to intelligent agents. In other words, we are concerned with situations that involve a human and an intelligent agent with access to different information. Is the intelligent agent justified in preventing a human user from accessing the information that they possess? This is trivially true in the case where access control systems exist. However, we are concerned with the situation where an intelligent agent is able to using a reasoning system to decide not to share information with all humans. On the other hand, we are also concerned with situations where humans hide information from machines. Are we ever under a moral obligation to share information with a computional agent? We argue that questions of this form are increasingly important now, as people are increasingly willing to divulge private information to machines with a great capacity to reason with that information and share it with others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».