Well-Founded Fear of Algorithms or Algorithms of Well-Founded Fear? Hybrid Intelligence in Automated Asylum Seeker Interviews
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Growing numbers of asylum seekers across Europe have created heightened pressure on governments to employ technologies to assist immigration systems in meeting humanitarian standards of international law. This article analyses the potential of hybrid intelligence (HI)—a machine learning (ML) utility supervised by and supervising human intelligence—for assisting both asylum seekers and immigration officers in performing fair and just assessments, while addressing theoretical underpinnings of what hybridity entails from the perspective of stakeholders and humanitarian systems. While aspects of ML demonstrate promise in reducing bias in immigration decisions, such technology itself suffers from various inherent biases. In addition, technological mediation poses several unforeseen, unintended, and subtle threats to humanitarian missions. By analysing ML algorithms currently employed in refugee status determination pilot programs and immigration control, this article synthesizes universal complications of using assistive technology in Refugee Status Determinations, with special focus on evaluating resultant theoretical refugee identity reconfigurations. Conceptually, this article expands on the theoretical model of what has been termed ‘ID entity’ by biometrics researchers and ethnographers by analysing potential latent consequences from technological mediation in asylum cases, while addressing use cases such as German and Canadian immigration services’ pilot programs, along with automated pilot border screening projects such as Iborderctrl, among others. In addition, several hypothetical scenarios are presented to concretize and further theoretical inquiry of using HI in asylum seeker interviews, with special focus on the requisite criterion of possessing a well-founded fear of persecution.
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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 | 0,025 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».