Incorporating AI into the Inner Circle of Emotional Intelligence for Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
This paper delves into the fusion of artificial intelligence (AI) and emotional intelligence (EQ) by analyzing the frameworks of international sustainability agendas driven by UNESCO, WEF, and UNICEF. It explores the potential of AI integrated with EQ to effectively address the Sustainable Development Goals (SDGs), with a focus on education, healthcare, and environmental sustainability. The integration of EQ into AI use is pivotal in using AI to improve educational outcomes and health services, as emphasized by UNESCO and UNICEF’s significant initiatives. This paper highlights the evolving role of AI in understanding and managing human emotions, particularly in personalizing education and healthcare. It proposes that the ethical use of AI, combined with EQ principles, has the power to transform societal interactions and decision-making processes, leading to a more inclusive, sustainable, and healthier global community. Furthermore, this paper considers the ethical dimensions of AI deployment, guided by UNESCO’s recommendations on AI ethics, which advocate for transparency, accountability, and inclusivity in AI developments. It also examines the World Economic Forum’s insights into AI’s potential to revolutionize learning and healthcare in underserved populations, emphasizing the significance of fair AI advancements. By integrating perspectives from prominent global organizations, this paper offers a strategic approach to combining AI with EQ, enhancing the capacity of AI systems to meaningfully address global challenges. In conclusion, this paper advocates for the establishment of a new Sustainable Development Goal, SDG 18, focused on the ethical integration of AI and EQ across all sectors, ensuring that technology advances the well-being of humanity and global sustainability.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,035 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».