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Enregistrement W3082206496 · doi:10.5539/jpl.v13n3p286

Can Artificial Intelligence Author Laws: A Perspective from Russia

2020· article· en· W3082206496 sur OpenAlexvenueno aff
Роман Дремлюга, Alexey S. Koshel

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDigital Transformation in Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésContext (archaeology)LegislatureAutomationObstacleDigital economyProcess (computing)Quality (philosophy)Digital transformationField (mathematics)Computer sciencePolitical scienceLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses the issue of the introduction of digital technologies into policy-making. The article describes several systems of policy-making in the Russian Federation. In addition, the article discusses the issue of the introduction of a new System of policy-making in the light of the digital transformation of the Russian economy. The paper analyzes the capacities of digital technologies, including artificial intelligence (AI), in the context of their application in policy-making. The authors conclude that there are prerequisites and opportunities for deeper automation of the policy-making. This can improve the quality of the bills, can increase public involvement in the policy-making process, and speed up the development and adoption of new regulations. An intelligent system can develop legislative bills that are of superior technical quality and are non-contradictory in the context of both national and international legal systems. Digitalization processes should naturally lead to changes in the mechanism of policy-making, which in turn should lead to its greater automation. Moreover, insufficient automation today can become an obstacle in the digital transformation of the Russian economy. The authors conclude that in the future it would be possible for intellectual systems to author bills. The general development of AI systems shows that given the parameters of the problem and given the circumstance when the machine would be able to detect a center of social tensions in the community, the intelligent system itself would be capable of making proposals in the field of legislative regulation. The application of intelligent systems in policy-making is not without its drawbacks. Such systems are not transparent in the legal and technical sense and can also transfer human beliefs into the texts of the regulations. These problems can be addressed through public scrutiny and the introduction of a licensing system, however even this would create a number of new practical challenges.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0070,022
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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