Legal and Ethical Conundrums in the AI Era: A Multidisciplinary Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The article embarks on an investigative journey into the complex legal and ethical landscape shaped by the advent of Artificial Intelligence (AI). The research problem centres on the urgent need to understand and address the gap between evolving AI technologies and the existing legal and ethical frameworks. This gap poses significant challenges to societal norms, legal systems, and ethical principles, warranting a comprehensive multidisciplinary analysis. The research objectives are twofold: firstly, to dissect the legal implications AI poses to existing regulatory structures, and secondly, to explore the ethical dilemmas emanating from AI's pervasive influence across various societal sectors. The study employs an eclectic research method, integrating doctrinal analysis with a qualitative examination of case studies and existing literature across disciplines like law, ethics, technology, and sociology. This approach facilitates a holistic understanding of the AI era's legal and ethical intricacies. The key findings of this research underscore a dissonance between rapid technological advancements in AI and the slower evolution of legal and ethical norms. This disjunction leads to legal loopholes and ethical ambiguities in AI governance, privacy, accountability, and human rights. Furthermore, the study identifies a pressing need for adaptive legal frameworks and ethical guidelines that can keep pace with AI's transformative impact. Implications of these findings are profound for both theory and practice. Theoretically, the article contributes to an enriched understanding of the intersection between law, ethics, and technology. Practically, it offers actionable insights for policymakers, technologists, and ethicists to collaboratively formulate responsive legal and ethical strategies. These strategies are essential for safeguarding societal values while embracing technological progress, ensuring AI's development is both legally sound and ethically responsible.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle