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Enregistrement W3173476916 · doi:10.29173/irie422

Artificial Intelligence, Ethics and International Human Rights Law

2021· article· en· W3173476916 sur OpenAlexvenueno aff
Fátima Roumate

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Information Ethics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman rightsDilemmaInternational lawPolitical scienceLawInternational human rights lawEngineering ethicsLaw and economicsSociologyEngineeringEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ethics of artificial intelligence is the response to a new dilemma that demands international society to provide a legal response to the many ethical challenges artificial intelligence creates. COVID-19 accelerates the use of AI in all countries and all fields. The pandemic is accelerating the transition to a society that is increasingly based on the use of, and reliance on, AI, and this also enhances the threats and creates new risks related to human rights. Artificial Intelligence (AI) influences human rights and international humanitarian law. This paper addresses international mechanisms and ethics as new rules which can ensure the protection of human rights in the age of AI. Two arguments are discussed in this study. Considering the ubiquitous and global reach of AI, the challenges it imposes requires an international legal oversight, a requirement that highlights the importance of ethical frameworks. In conclusion, the paper emphasizes how optimal action is needed to protect human rights in the age of AI. Rethinking international law and human rights and enhancing the ethical frameworks have thus become obligatory rather than a choice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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