The Dawn of the Human-Machine Era: A forecast of new and emerging language technologies
Notice bibliographique
Résumé
New language technologies are coming, thanks to the huge and competing private investment fuelling rapid progress; we can either understand and foresee their effects, or be taken by surprise and spend our time trying to catch up. This report scketches out some transformative new technologies that are likely to fundamentally change our use of language. Some of these may feel unrealistically futuristic or far-fetched, but a central purpose of this report - and the wider LITHME network - is to illustrate that these are mostly just the logical development and maturation of technologies currently in prototype. But will everyone benefit from all these shiny new gadgets? Throughout this report we emphasise a range of groups who will be disadvantaged and issues of inequality. Important issues of security and privacy will accompany new language technologies. A further caution is to re-emphasise the current limitations of AI. Looking ahead, we see many intriguing opportunities and new capabilities, but a range of other uncertainties and inequalities. New devices will enable new ways to talk, to translate, to remember, and to learn. But advances in technology will reproduce existing inequalities among those who cannot afford these devices, among the world’s smaller languages, and especially for sign language. Debates over privacy and security will flare and crackle with every new immersive gadget. We will move together into this curious new world with a mix of excitement and apprehension - reacting, debating, sharing and disagreeing as we always do. Plug in, as the human-machine era dawns.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».