Analysis of Artificial Intelligence and Data Act based on ethical frameworks
Notice bibliographique
Résumé
Canada has recently introduced the Digital Charter Implementation Act of 2022. Both at the federal level as well as at the provincial level, different governments are trying to move forward with emerging technology by amending and implementing laws and regulations to put a safety net against various emerging risks, but at the same time, promote the growth of the innovative industry in Canada. Indeed, as one of the first countries, Canada introduced legislation regarding artificial intelligence (Artificial Intelligence and Data Act), and the goal of this paper is to check if the new legislation would encompass the basic artificial intelligence ethical frameworks such as privacy, accountability, transparency/explainability, fairness, and safety & security, which were recommended in three (3) different ethical declarations on artificial intelligence, among many others. The Artificial Intelligence and Data Act contains important sections incorporating accountability, transparency/explainability, fairness, and safety & security. Considering a risk-based approach targets high-impact systems and requires risk management and monitoring against the risk of harm and biased output. It also requires persons responsible for high-impact systems to communicate all the necessary information publicly and to be audited in case of concern with its artificial intelligence systems. The new legislation imposes administrative monetary penalties and offenses similar to the proposed regulations in the EU. As for privacy, similar to the EU, it is outside of the new law's scope, but another law covers the topic independently already. Nevertheless, the Artificial Intelligence and Data Act also has some pitfalls. It lacks clarity and specific requirements found in the law of the EU. Furthermore, the scope is an issue as it only covers private sector actors, and there is doubt about the real independence and neutrality of the commissioner.
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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 | 0,050 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».