If (world2vec) Then vec2politics
Notice bibliographique
Résumé
An epistemic shock plagues social sciences when apprehending socio-technical issues: the massive deployment of algorithmic technologies, machine learning and ambient computing contributed both to the intensification of data production and the “ambiguation” of its results. The age of artificial intelligence (AI) is, in fact, one of machine adaptation. The multiplication of “smart” architectures and devices involved in all social practices, we want to argue, reactivates the need for a sociological theory of cybernetics. As these practices seem to vacillate more and more between control and communication, we are witnessing the emergence of a new socio-political theory of AI from the very innovation ecosystem that produces these machines. To tackle these new theories on how politics and society should align with AI, researchers must pay better attention to the intertwining of said industrial and political actors. Where circular unfolding and feedback loops act simultaneously as norms and modus operandi, it becomes crucial to study the network of relations. Drawing on Critical AI Studies and cybernetic theory, we want to understand this new socio-political vision and how its looping with the technicity of AI systems amounts to an auto-aggravating dynamic. Due to his centrality in the Canadian innovation ecosystem, his proximity with political actors, his publicity in the media, his internationalisation and his recent afflux in political writings on AI regulation, we settled on AI godfather Yoshua Bengio as a case study of a porteparole. The side-by-side study of algorithmic techniques such as “backpropagation” and “vectorisation” alongside Bengio socio-political visions thus informs us on the becoming of society under what we call vectoralism, or politics under AI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».