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Enregistrement W4402651791 · doi:10.1007/s00146-024-02050-7

International governance of advancing artificial intelligence

2024· article· en· W4402651791 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAI & Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensCentre for International Governance InnovationInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governancePerforming artsCognitive sciencePsychologyKnowledge managementComputer scienceBusinessArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract New technologies with military applications may demand new modes of governance. In this article, we develop a taxonomy of technology governance forms, outline their strengths, and red-team their weaknesses. In particular, we consider the challenges and opportunities posed by advancing artificial intelligence, which is likely to have substantial dual-use properties. We conclude that subnational governance, though prevalent and mitigating some risks, is insufficient when the individual rewards from societally harmful actions outweigh normative sanctions, as is likely to be the case with AI. Nationally enforced standards are promising ways to govern AI deployment, but they are less viable in the “race-to-the-bottom” environments that are becoming common. When it comes to powerful technologies with military implications, there is only one multilateral option with a strong historical precedent: a non-proliferation plus norms-of-use regime, which we call NPT+. We believe that a non-proliferation regime may, therefore, be the necessary foundation for AI governance. However, AI may exhibit characteristics that would make a non-proliferation regime less effective than it has proven for nuclear weapons. As an alternative, verification-backed restrictions on AI development and use would address more risks, but they face challenges in the case of advanced AI, and we show how these challenges may not have technical solutions. Perhaps more importantly, we show that there is no clear example of major powers restricting the development of a powerful military technology when that technology lacks a ready substitute. We, therefore, turn to a final alternative, International Monopoly, which was the preferred solution of many scholars and policymakers in the early nuclear era. It should be considered again for governing AI: a monopoly would require less-invasive monitoring, though at the possible cost of eroding national sovereignty. Ultimately, we conclude that it is too soon to tell whether a non-proliferation regime, a verification-based regime, or an International Monopoly is most feasible for governing AI. Nonetheless, a variety of policies would yield a high return across all three scenarios, and we conclude by identifying some of these steps that could be taken today.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,358 · 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