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Enregistrement W3134465806

Animal Expectations: Intelligible Classification of Self-Driving Cars

2018· article· en· W3134465806 sur OpenAlexaboutno aff
Ben Wagner, Jon Crowcroft

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutopilotSet (abstract data type)AutomationFunction (biology)Self drivingComputer scienceScheme (mathematics)CertificationComputer securityArtificial intelligenceHuman intelligenceRisk analysis (engineering)EngineeringBusinessTransport engineeringControl engineeringLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the main challenges with self-driving cars are the outlandish human expectation associated with them. Part of this challenge refers to the mental models associated with understandings of machine “learning” and artificial “intelligence”, which are typically associated with human learning and intelligence. Another key challenge is related to the way in which these systems are marketed, sold as ‘self-driving systems’ or ‘autopilots’ which misrepresent the actual technical capacities of the system and particularly their ability to function autonomously. To consumers, saying these systems are ‘Level 2’ self-driving systems is meaningless. Thus, we instead propose a mandatory classification scheme based on the animal world to set appropriate expectations of self-driving vehicles. In this scheme, different levels of automation would be associated with similar levels of animal intelligence. This would help set consumer expectations more accurately and ensure an increase in safety while using self-driving cars. It also provides for a fantastic opportunity for community-led certification and generation of appropriate imagery. For example, Level 2 autonomous vehicles could most appropriately be described as being driven by ‘worm intelligence.’ Thus vehicles driving at this level such with a Tesla AutoPilot or a Nissan ProPilot system would require a large sticker stating ‘Tesla AutoPilot brought to you by worm intelligence’ together with the picture of a worm affixed on the outside of the vehicle. Successive levels of automated vehicles could then have different appropriately selected animals associated with them to combat false advertising claims and ensure that consumers have an accurate picture of the capabilities of their vehicles. Additionally, we thus strongly believe that vehicle licensing authorities should provide meme generators as part of the licensing process to ensure that consumers can fully understand their vehicle capabilities. The ability of individuals to playfully reimagine the exact capabilities and failures of their existing vehicle would be a welcome change to the existing assumptions of technological performativity. Only the type of animal would have to be restricted to certain levels - you can’t claim that your caterpillar AI is in fact a Labrador AI – but beyond that anything is possible. However, this raises a separate associated problem around human understandings of animal intelligence. In particular dog owners or cat owners may be likely to overimagine the capabilities of their specific pets to drive cars. Using domesticated animals to represent intelligence is thus likely to lead only to further anthropomorphising of artificial intelligence. As a result, the choice of animals for such certification mechanisms should be restricted to non-typically domesticated animals only. At the same time the ability of dogs should not be underestimated. Some dogs such a Borzoi or Rhodesian Ridgebacks have been trained to hunt wolves or lions in packs. However, nothing in this article should be used to suggest that wolf-hunting dogs should necessarily be driving cars down motorways. Finally regular testing of public reactions to specific animal associations are necessary, as the metaphorical labelling expectation may shift and or change over time.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations0
Publié2018
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