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Enregistrement W3168957553 · doi:10.21810/jicw.v4i1.2566

Why HAL 9000 is not the future of intelligence analysis

2021· article· en· W3168957553 sur OpenAlexvenueno aff
Giangiuseppe Pili

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Intelligence Conflict and Warfare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntelligence, Security, War Strategy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntelligence analysisFunction (biology)Action (physics)Position (finance)Business intelligenceProcess (computing)Human intelligenceIntelligence cycleCore (optical fiber)MissileRisk analysis (engineering)Computer scienceOperations researchPolitical scienceArtificial intelligenceComputer securityMilitary intelligenceKnowledge managementBusinessEngineeringLawTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intelligence analysis is a core function of the intelligence process, and its goal is to synthesize reliable information to assist decision-makers to take a course of action toward an uncertain future. There is no escape from uncertainty, friction, and the fog of war. Since the dawn of human history, the present moment has been experienced as unpredictable, and the challenge of determining the right future through sound decisions has always existed. Investing in new technology, continually touted as the answer for analytic troubles, seems far less difficult in the short run than trying to find consensus about a long-term vision. It is easier to develop a nuclear missile, for example, than to give a universal definition of peace, and this is what the history of the XX century was all about. While intelligence analysis is still a necessary tool for decision-makers, it is unclear who or what will perform this function in the future. Though the solution cannot be only technological, the current trajectory tells a different story whereby the human analysts are removed from their central position to make way for Artificial Intelligence.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,013
Communication savante0,0130,020
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,007

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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