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Enregistrement W4401844219 · doi:10.61969/jai.1512906

Super AI, Generative AI, Narrow AI and Chatbots: An Assessment of Artificial Intelligence Technologies for The Public Sector and Public Administration

2024· article· en· W4401844219 sur OpenAlexafffund
Muhammet Damar, Ahmet Özen, Ülkü Ece Çakmak, Eren Özoğuz, Fatih Safa Erenay

Notice bibliographique

RevueJournal of AI · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuUniversity of Toronto
Mots-clésArtificial intelligencePublic sectorContext (archaeology)Generative grammarApplications of artificial intelligenceWeb intelligenceComputer sciencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artificial intelligence encompasses a wide range of approaches, methodologies, and techniques aimed at mimicking human intelligence in machines. In recent times, the concepts of Generative Artificial Intelligence (AI), Super AI, and Narrow AI have attracted considerable attention. Undoubtedly, the success of ChatGPT in capturing all attention has played a significant role in this. Artificial intelligence technology has a profound impact on all sectors, and sector representatives are striving to adapt to this technology more quickly. It is projected that artificial intelligence could generate an economic size of 13 trillion American dollars by 2030. Developments in artificial intelligence technologies undoubtedly lead to significant improvements in the functioning of public institutions and access for citizens. Artificial intelligence has the potential to be used in many public services, including security and defense, healthcare services, education, transportation and infrastructure, environmental and natural resource management, law and justice systems, among others. Therefore, evaluating the types of artificial intelligence, Narrow AI applications, and chatbots for public use is seen as highly beneficial from the perspective of public administration and the public sector. In our study, the topics of super artificial intelligence, generative artificial intelligence, narrow artificial intelligence, and chatbots have been extensively evaluated within the context of the public sector and public administration. Utilizing findings from both Turkish and English literature reviews, the importance and potential impacts of artificial intelligence within the public sector, along with current trends, have been comprehensively assessed. This research delves into the concepts of artificial intelligence and its subsets—super AI, generative AI, narrow AI, and chatbots—within the general framework of the public sector. China and the United States are pioneering and leading countries in terms of investment. Although the U.S. stands out in many areas regarding investment, China's integration of artificial intelligence with national strategies and its policies indicate that it may play a more dominant role in the future. There are four main implementation areas of artificial intelligence in the public sector: efficiency and automation, service delivery, data-driven governance, and ethical and regulatory challenges. A review of the literature reveals that the ethical, legal, and social implications of implementing artificial intelligence in the public sector require more careful consideration. The study makes a significant contribution to the field of artificial intelligence discussions in public administration and the public sector, providing a comprehensive assessment of current discussions on artificial intelligence in the literature.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations24
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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