Respecting cultural diversity in ethics applied to AI : a new approach for a multicultural governance
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence seems to be part of our everyday lives. For some it represents the promise of a better world and many improvements that would be beneficial for humanity. For others, AI is seen as threat, if not an existential threat that needs to be controlled strictly. Whatever the stance, the need to regulate AI is now widely recognized. Short of legal instruments offering a specific framework for the development and use of AI, ethics has been summoned to set standards and establish guardrails. Yet, the number of documents pertaining to ethical standards for AI has increased exponentially to reach a point where it is difficult to know how to use them efficiently. These documents have mostly been issued to promote vested interests, and the setting of a universal code of AI ethics has been seen as a solution for AI global governance. If a global governance system is required to avoid negative outcomes of AI, it appears that the idea of a universal code of ethics denies the diversity of ethical standpoints based on the diversity of philosophical cultures the world is made of. Instead of offering a legitimate and efficient tool, such a solution could lead to cultural tensions between leading actors in the field of AI as it is the case between China and the United States. To avoid conflicting situations stemming from the denial of cultural diversity, it is more than ever necessary to put aside the idea of a universal code of AI
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».