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Enregistrement W4291513617 · doi:10.1007/s43681-022-00204-1

Privacy without persons: a Buddhist critique of surveillance capitalism

2022· article· en· W4291513617 sur OpenAlexaboutno aff
Bryce Goodman

Notice bibliographique

RevueAI and Ethics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuddhismInformation ethicsSociologyEthics of technologyTransparency (behavior)MetisMeta-ethicsLawPolitical sciencePhilosophyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Much has been written about artificial intelligence (AI) perpetuating social inequity and disenfranchising marginalized groups (Barocas in SSRN J, 2016; Goodman in Law and Ethics of AI, 2017; Buolamwini and Gebru in Conference on Fairness, Accountability and Transparency, 2018). It is a sad irony that virtually all of these critiques are exclusively couched in concepts and theories from the Western philosophical tradition (Algorithm Watch in AI ethics guidelines global inventory, 2021; Goffi in Sapiens, 2021). In particular, Buddhist philosophy is, with a few notable exceptions (Hongladarom in A Buddhist Theory of Privacy, Springer, Singapore, 2016; Hongladarom in The Ethics of AI and Robotics A Buddhist Viewpoint, Lexington Book, Maryland, 2020; Hongladarom in MIT Technology Review, 2021; Lin et al. in Robot Ethics: The Ethical and Social Implications fo Robotics, MIT, Cambridge, 2012; Promta and Einar Himma in J Inf Commun Ethics Soc 6(2):172–187, 2008), completely ignored. This inattention to non-Western philosophy perpetuates a pernicious form of intellectual imperialism (Alatas in Southeast Asian J Soc Sci 28(1):23–45, 2000), and deprives the field of vital intellectual resources. The aim of this article is twofold: to introduce Buddhist concepts and arguments to an unfamiliar audience and to demonstrate how those concepts can be fruitfully deployed within the field of AI ethics. In part one, I develop a Buddhist inspired critique of two propositions about privacy: that the scope of privacy is defined by an essential connection between certain types of information and personal identity (i.e., what makes a person who they are), and that privacy is intrinsically valuable as a part of human dignity (Council of the European Union in Position of the Council on General Data Protection Regulation, 2016). The Buddhist doctrine of not self (anattā) rejects the existence of a stable and essential self. According to this view, persons are fictions and questions of personal identity have no ultimate answer. From a Buddhist perspective, the scope and value of privacy are entirely determined by contextual norms—nothing is intrinsically private nor is privacy intrinsically valuable (Nissenbaum in Theor Inq Law 20(1):221–256, 2019). In part two, I show how this shift in perspective reveals a new critique of surveillance capitalism (Zuboff in J Inf Technol 30(1):75–89, 2015). While other ethical analyses of surveillance capitalism focus on its scale and scope of illegitimate data collection, I examine the relationship between targeted advertising and what Buddhism holds to be the three causes of suffering: ignorance, craving and aversion. From a Buddhist perspective, the foremost reason to be wary of surveillance capitalism is not that it depends on systematic violations of our privacy, but that it systematically distorts and perverts the true nature of reality, instilling a fundamentally misguided and corrupting conception of human flourishing. Privacy, it turns out, may be a red herring to the extent that critiques of surveillance capitalism frame surveillance, rather than capitalism, as the primary object of concern. A Buddhist critique, however, reveals that surveillance capitalism is merely the latest symptom of a deeper disease.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,039
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,349 · 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'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

Citations7
Publié2022
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