Reflections on Artificial Intelligence Alignment with Human Values: a phenomenological Perspective.
Notice bibliographique
Résumé
The need for a systematic approach to work with artificial intelligence (AI) is current and rapidly growing. It is important that Information Systems researchers get ahead of public sentiment and be able to provide proactive commentary about the current state-of-the-art, as well as solutions for future systems. One critical question is how can we ensure value alignment between AI and human values through AI operations from design to use? For the purposes of this discussion, we adopt the phenomenological theories of material values and technological mediation to be that beginning step. In this paper, we firstly analyze the AI phenomenon from selected resources from the top IS research outlets (basket of 8 journals and 5 AI journals in IS). Secondly, we briefly present what are material values and technological mediation and reflect on the AI value alignment principle through the lenses of these theories. Supported by these new understandings and reflections, we propose to build a common principle of human values to understand the AI value alignment principle through phenomenological theories. The paper contributes the unique aspect of material values to the discourse within current AI research.
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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 | 0,016 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,064 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».