Notice bibliographique
Résumé
This article contends that the responsible artificial intelligence (AI) approach-which is the dominant ethics approach ruling most regulatory and ethical guidance-falls short because it overlooks the impact of AI on human relationships. Focusing only on responsible AI principles reinforces a narrow concept of accountability and responsibility of companies developing AI. This article proposes that applying the ethics of care approach to AI regulation can offer a more comprehensive regulatory and ethical framework that addresses AI's impact on human relationships. This dual approach is essential for the effective regulation of AI in the domain of mental health care. The article delves into the emergence of the new "therapeutic" area facilitated by AI-based bots, which operate without a therapist. The article highlights the difficulties involved, mainly the absence of a defined duty of care toward users, and shows how implementing ethics of care can establish clear responsibilities for developers. It also sheds light on the potential for emotional manipulation and the risks involved. In conclusion, the article proposes a series of considerations grounded in the ethics of care for the developmental process of AI-powered therapeutic tools.
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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 | 0,025 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,069 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».