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Enregistrement W4391220063 · doi:10.1201/9781003320791-8

Privacy in the Future Era of AI

2024· book-chapter· it· W4391220063 sur OpenAlexaff
Matt Malone

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueit
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet privacyComputer securityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Defining privacy is an elusive task ( Hunt, 2015 : 161–162). 1 Daniel Solove, an authority on privacy law and theory, describes it as a concept in “disarray” ( Solove, 2008 : 1)—something that cannot “be reduced to a singular essence” ( Solove, 2013 : 24). Instead, it is a smattering of related concepts best understood “pluralistically rather than as having a unitary common denominator” ( Solove, 2008 : 9). In the digital era, this fundamental aspect, combined with the rise of information and computer technologies, has created many significant privacy conundrums. As Luciano Floridi notes, such technologies have simultaneously augmented and eroded informational privacy, posing challenges to policy approaches predicated either on regulating activity that results in undesirable consequences (the “consequences” approach) or that violates human rights or welfare (the “rights” approach) ( Floridi, 2005 : 193–194). The consequences approach has struggled to address the proposition that “a society devoid of any informational privacy may not be a better society,” while the rights approach confronts definitional issues of mixed public–private information and imprecision around foundational concepts like ownership ( Floridi, 2005 : 194). Such questions reveal that scholars might not be able to agree on what privacy is , even if they tend to know what it is about . Whether it implicates control over the collection, storage, use, or disclosure of information (or the consent to such practices by others) or whether it is about a “right to be let alone” 2 in “free zones” ( Solove, 2013 : 50) away from others’ scrutiny, interference, intrusion, or access, privacy is power. 3 With increasing calls for human-centered AI—aligning the technology to the flourishing of people and their interests—addressing issues about AI’s impact on privacy remains a pivotal question.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,023
Communication savante0,0150,026
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,316 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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