ARE SOCIOLOGISTS READY FOR ‘ARTIFICIAL SOCIALITY’? CURRENT ISSUES AND FUTURE PROSPECTS FOR STUDYING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE SOCIAL SCIENCES
Notice bibliographique
Résumé
Current sociology doesn’t have a settled view on what to do with a phenomenon that in the literature has been titled as “artificial intelligence” (AI). Sociological textbooks, handbooks, encyclopedias, and sociology classes’ syllabi typically either don’t have entries about AI at all or talk about it haphazardly with a stress on AI’s social effects and without discerning the underlying logic that moves the prodigy on. This paper is an invitation to a professional conversation about what and how social sciences can/should study “artificial intelligence”. It is based on a discussion of the preliminary results of an on-going three-year research project that has been launched at the ISA Congress in Toronto. The paper examines AI in relation with ‘artificial sociality’. It argues that research on AI-based technologies is flourishing mainly outside established disciplinary boundaries. Thus, social sciences have to look for new theoretical and methodological frameworks to approach AI and ‘artificial sociality’.
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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 | 0,028 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,086 |
| Communication savante | 0,019 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| 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 ».