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Enregistrement W4289516857 · doi:10.1186/s40878-022-00305-0

An eye for an ‘I:’ a critical assessment of artificial intelligence tools in migration and asylum management

2022· article· en· W4289516857 sur OpenAlexaff
Lucia Nalbandian

Notice bibliographique

RevueComparative Migration Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeGovernment (linguistics)ImmigrationBig dataAsylum seekerComputer scienceIdentification (biology)Artificial intelligenceNational securityBiometricsComputer securityPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The promise of artificial intelligence has been originally to put technology at the service of people utilizing powerful information processors and 'smart' algorithms to quickly perform time-consuming data analysis. It soon though became apparent that the capacity of artificial intelligence to scrape and analyze big data would be particularly useful in surveillance policies. In the wider areas of migration and asylum management, increasingly sophisticated artificial intelligence tools have been used to register and manage vulnerable populations without much concern about the potential misuses of the data collected and the overall ethical and legal underpinnings of these operations. This article examines three cases in point. The first case investigates the United Nations High Commissioner for Refugees' decision to deploy a biometric matching engine engaging artificial intelligence to make accessing identification documents easier for both refugees and asylum seekers and the states and organizations they interact with. The second case focuses on the New Zealand government's introduction of artificial intelligence to improve border security and streamline immigration. The third case looks at data scraping and biometric recognition tools implemented by the United States government to track (and eventually deport) undocumented migrants. The article first shows how states and international organizations are increasingly turning to artificial intelligence tools to support the implementation of their immigration policies and programs. Subsequently, the article also outlines how even despite well-intentioned efforts, the decision to use artificial intelligence tools to increase efficiency and support the implementation of migration or asylum management policies and programs often involves jeopardizing or altogether sacrificing individuals' human rights, including privacy and security, and raises concerns about vulnerability and transparency.

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)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,117
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,117
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0130,007
Études des sciences et des technologies0,0110,061
Communication savante0,0370,065
Science ouverte0,0050,013
Intégrité de la recherche0,0240,035
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,313
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeQualitatif
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

Citations61
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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