LA AUTOMATIZACIÓN DE LA MEDIACIÓN A TRAVÉS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: UN RETO PARA EL ESTATUTO DEL MEDIADOR (MEDIADOR-ROBOT VS. MEDIADOR-HUMANO)
Notice bibliographique
Résumé
Se analiza la proyección de la automatización (aplicación de la inteligencia artificial « IA ») a los procedimientos de mediación. A partir de la breve presentación de tres experiencias de mediación realizadas por un robot, se deducen algunas dificultades de la aplicación de la IA a los procedimientos de mediación. Además de clarificar que una mediación online o telemática no es una mediación automatizada, el trabajo se centra en revisar dos de estas dificultades. La primera, la confusión que actualmente hay entre una negociación automatizada y una mediación automatizada (denominando “mediación” a lo que en realidad es una negociación); la segunda, la dificultad de mantener la neutralidad y la imparcialidad por parte del mediador-robot en una mediación automatizada (neutralidad e imparcialidad -que constituyen uno de los principios básicos del estatuto del mediador- y que quedan afectadas en cuanto los sistemas automatizados de “negociación”/”mediación”, ofrecen la respuesta de solución a las partes). Se establecerá una comparativa entre el mediador-robot vs. mediador- humano, apuntando ventajas e inconvenientes de ambas modalidades de mediador, lo que pone de manifiesto la necesidad de analizar la viabilidad legal de la mediación automatizada. Los cambios que conlleva la automatización de la mediación suponen un reto para el estatuto del mediador -que contempla los derechos y deberes del mediador- que, sin tardar mucho, exigirá una revisión.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».