Notice bibliographique
Résumé
Machines performing as artificial agents, such as autonomous vehicles, are becoming more frequent in society and are interacting directly with human beings.Because social interaction is grounded in ethical norms, artificial agents also need to behave in accordance with the ethical norms of the society in which they operate.To be accepted by society, an artificial agent must incorporate moral judgment in the performance of its tasks.Artificial moral agents would, therefore, be seen as safe and courteous in their daily intercourse with people.To accomplish this, requires a methodology that can communicate ethical values from an ethical domain of discourse to the scientific domain of engineering design and development.I present an innovative approach, which incorporates the concept of an oracle used to interface an ethical evaluation process to a Test-Driven Development methodology employed in the design and develop an ethical machine.The oracle is the repository of moral values received from the ethical evaluation process that, in turn, become specifications for developing a machine's moral capacity to assess its actions.By morally ameliorating an artificial agent's tasking, the machines actions assume an ethical quality.The result is that an artificial agent's actions are deemed to be morally acceptable, and therefore, it becomes an ethical machine.
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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 | 0,026 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,032 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 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 ».