Notice bibliographique
Résumé
On April 22, 2013, organizations across the world banded together to launch the Campaign to Stop Killer Robots. Advocates called for a ban on fully autonomous weapons (FAWs), robotic systems that can “choose and fire on targets on their own, without any human intervention.” Though no such weapon has been fully developed, the campaign has gained momentum and attracted the support of international bodies, activists, and scientists. In May 2014, just a year after the campaign began, the United Nations Convention on Certain Conventional Weapons met to debate whether a ban on FAWs is warranted. In pressing their case, activists cited the Ottawa Treaty, which banned virtually all anti-personnel landmines, as a model for full-scale prohibition.This Comment takes a different lesson from landmines. Drawing on the 1996 Amended Protocol on the use of landmines and other case studies in international law, I argue that regulation, rather than an outright ban, would likely be more effective in ensuring that FAWs comply with international law. This argument begins from the premise that the best approach to FAWs is the one most likely to reduce human suffering. I contend that FAWs are amenable to regulation and that, as a practical matter, regulation is more likely than a ban to induce compliance from countries such as the United States, China, and Russia. Ultimately, I argue that in regulating these weapons systems, nations may well be able to create an administrable legal regime for a new technology of war.The Comment proceeds in three Parts. Part I defines FAWs and introduces the legal and ethical issues surrounding these weapons. Part II draws on the history of attempts to regulate weapons systems, including landmines, to explain why regulation is the correct response to FAWs. Part III develops a framework based on the Amended Protocol to guide the use of FAWs. Though it is difficult to develop standards for such novel weapons, the momentum around a preemptive ban makes it important to consider whether regulation might instead be an effective response to FAWs. By demonstrating that existing frameworks are capable of regulating FAWs, this Comment aims to integrate FAWs into current debates in international law and to dispel the notion that these weapons raise wholly unique legal challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».