AI Governance Systems: Ontological Explorations in the Canadian Context
Notice bibliographique
Résumé
AI governance is an area of research and practice which seeks to understand and control “the institutions and contexts in which AI is built and used” (Dafoe, 2018, p. 5). Despite the importance of institutions to AI governance, the influence that institutional dynamics play in the development of systems and strategies of AI governance has not yet been rigorously studied. Moreover, the cognitive ecology and evolutionary potential associated with AI practices are crucial aspects of AI governance systems, yet those factors have largely gone unconsidered in the research and practice of AI governance to date. This project attempts to bridge those gaps in research and practice through a four-phase research process involving a comparative analysis of AI governance strategies, a review and synthesis of the AI governance literature, the development of an ontology of AI governance systems, and an in-depth case study of an AI governance system. La gouvernance de l'IA est un domaine de recherche et de pratique qui cherche à comprendre et à contrôler «les institutions et les contextes dans lesquels l'IA est construite et utilisée» (Dafoe, 2018, p. 5, notre trad.). Malgré l'importance des institutions pour la gouvernance de l'IA, l'influence de la dynamique institutionnelle sur le développement des systèmes et des stratégies de gouvernance de l'IA n'a pas encore été rigoureusement étudiée. De plus, l'écologie cognitive et le potentiel évolutif associés aux pratiques de l'IA sont des aspects cruciaux des systèmes de gouvernance de l'IA, mais ces facteurs ont été largement ignorés dans la recherche et la pratique de la gouvernance de l'IA à ce jour. Ce projet tente de combler ces lacunes dans la recherche et la pratique grâce à un processus de recherche en quatre phases impliquant une analyse comparative des stratégies de gouvernance de l'IA, un examen et une synthèse de la littérature sur la gouvernance de l'IA, le développement d'une ontologie des systèmes de gouvernance de l'IA, et une étude de cas approfondie d'un système de gouvernance de l'IA.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».