Towards the Status of Classification of Artificial Intelligence as a Subject of Law
Notice bibliographique
Résumé
As a result of digital transformation in the 21st century, large volumes of data have been accumulated, respective algorithms have been created, and digital advancements are being implemented in almost all key areas. That experience has emphasised the role and importance of technologies, including artificial intelligence (AI), in modern life. Both in the public and private sectors it is possible to achieve a number of goals and objectives remotely, from different countries around the world, using automated approaches. Operating in the digital world without specific boundaries assigns more global meaning to the digital transformation process and significantly increases the scope of opportunities. To adapt to digital reality, certain traditional approaches should be changed, including in the area of jurisprudence. While information and communication technologies are rapidly developing, there is a need for legal regulation of technology-related issues. However, at the same time, new norms should support digital revolution and innovative approaches. In this context, it is necessary to determine the legal status of AI. Therefore, in the wake of the development of an international digital order, the present article aims to explore the strategic, ethical and legal frameworks of AI. This will help to determine to what extent it is possible to assign to AI the status of a subject of law.
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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 | 0,047 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,125 |
| Communication savante | 0,035 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».