Artificial Intelligence’s Societal Impacts, Governance, and Ethics: Introduction to the 2019 Summer Institute on AI and Society and its Rapid Outputs
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
The works assembled here are the initial outputs of the First International Summer Institute on Artificial Intelligence and Society (SAIS). The Summer Institute was convened from July 21 to 24, 2019 at the Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) in Edmonton, in conjunction with the 2019 Deep Learning/Reinforcement Learning Summer School. The Summer Institute was jointly sponsored by the AI Pulse project of the UCLA School of Law (funded by a generous grant from the Open Philanthropy Project) and the Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR), and was coorganized by Ted Parson (UCLA School of Law), Alona Fyshe (University of Alberta and Amii), and Dan Lizotte (University of Western Ontario). The Summer Institute brought together a distinguished international group of 80 researchers, professionals, and advanced students from a wide range of disciplines and areas of expertise, for three days of intensive mutual instruction and collaborative work on the societal implications of AI, machine learning, and related technologies. The scope of discussions at the Summer Institute was broad, including all aspects of the societal impacts of AI, lternative approaches to their governance, and associated ethical issues.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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