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Enregistrement W3045506765 · doi:10.1093/ojlr/rwaa015

From the Tree of Knowledge and the Golem of Prague to Kosher Autonomous Cars: The Ethics of Artificial Intelligence Through Jewish Eyes

2020· article· en· W3045506765 sur OpenAlexaff
Nachshon Goltz, John Zeleznikow, Tracey Dowdeswell

Notice bibliographique

RevueOxford Journal of Law and Religion · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonhoodSociologyJudaismSketchArtificial intelligenceConsciousnessSoulLawComputer scienceEpistemologyPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article discusses the regulation of artificial intelligence from a Jewish perspective, with an emphasis on the regulation of machine learning and its application to autonomous vehicles and machine learning. Through the Biblical story of Adam and Eve as well as Golem legends from Jewish folklore, we derive several basic principles that underlie a Jewish perspective on the moral and legal personhood of robots and other artificially intelligent agents. We argue that religious ethics in general, and Jewish ethics in particular, show us that the dangers of granting moral personhood to robots and in particular to autonomous vehicles lie not in the fact that they lack a soul—or consciousness or feelings or interests—but because to do so weakens our own ability to develop as fully autonomous legal and moral persons. Instead, we argue that existing legal persons should continue to maintain legal control over artificial agents, while natural persons assume ultimate moral responsibility for choices made by artificial agents they employ in their service. In the final section of the article we discuss the trolley dilemma in the context of governing autonomous vehicles and sketch out an application of Jewish ethics in a case where we are asking Artificial Intelligence to make life and death decisions. Our novel contribution is two-fold; first, we bring a religious approach to the discussion of the ethics of Artificial Intelligence which has hitherto been dominated by secular Western philosophies; second, we raise the idea that artificial entities who are trained through machine learning can be ethically trained in much the same way that human are—through reading and reflecting on core religious texts. This is both a way of ensuring the ethical regulation of artificial intelligence, but also promotes other core values of regulation, such as democratic engagement and user choice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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