The Essential Relationship between Information Ethics and Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
This article rethinks the position of Information Ethics (IE) vis-à-vis the growing discipline of the ethics of AI. While IE has a long and respected academic history, the discipline of the ethics of AI is much younger. The scope of the latter discipline has exploded in the last decade in sync with the explosion of data driven AI. Currently, the ethics of AI as a discipline can be said to have sub-divided at least into machine ethics, robot ethics, data ethics, and neuro ethics. The argument presented here is that ethics of AI can from one perspective be viewed as a sub-discipline of IE. IE is at the heart of ethical concerns about the potential de-humanising impact of AI technologies, as it addresses issues relating to communication, the status of knowledge claims, and the quality of media-generated information, among many others. Perhaps the single most concerning ethical concern in the context of data-driven AI technology is the rise of new social narratives that threaten humans’ special sense of agency and, and this is firstly an IE concern. The article thus argues for the independent position of IE as well as for its position as the core, over-arching discipline, of the ethics of AI.
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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 | 0,026 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,050 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».