A A Importância de Humanizar a Inteligência Artificial: a Decisão da Máquina por uma Ética Pluralista e Democrática
Notice bibliographique
Résumé
A IA surge como ferramenta menos custosa e mais eficiente para a melhoria das funcoes cotidianas, sendo importante ao Direito. Estuda-se a machine learning e o dataset, de onde a maquina identificara padroes e decidira questoes sociojuridicas. Porem, deve-se evitar machine bias, prejudiciais para uma sociedade plural e democratica. Partindo das ideias de biopoder e dispositivos de controle, bem como do conceito de capitalismo de vigilância, busca-se fundar principios eticos que devam nortear o desenvolvimento do sistema de IA. Utiliza-se o modelo canadense – Montreal Declaration for a Responsible Development of Artificial Intelligence – e o enfoque das capacidades, com diretrizes inclusivas e humanizadas, evitando a visao estritamente negocial e competitiva. Busca-se a uniao entre governo, industria, academia e sociedade, para definicao de estrategias de uma etica para a IA e o Direito, cumprindo com preceitos de direitos humanos e da Constituicao Federal brasileira. Utiliza-se do metodo dedutivo, com a consulta a artigos cientificos e bibliografia para o desenvolvimento da pesquisa.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».