Ethics dumping in artificial intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) systems encode not just statistical models and complex algorithms designed to process and analyze data, but also significant normative baggage. This ethical dimension, derived from the underlying code and training data, shapes the recommendations given, behaviors exhibited, and perceptions had by AI. These factors influence how AI is regulated, used, misused, and impacts end-users. The multifaceted nature of AI's influence has sparked extensive discussions across disciplines like Science and Technology Studies (STS), Ethical, Legal and Social Implications (ELSI) studies, public policy analysis, and responsible innovation-underscoring the need to examine AI's ethical ramifications. While the initial wave of AI ethics focused on articulating principles and guidelines, recent scholarship increasingly emphasizes the practical implementation of ethical principles, regulatory oversight, and mitigating unforeseen negative consequences. Drawing from the concept of "ethics dumping" in research ethics, this paper argues that practices surrounding AI development and deployment can, unduly and in a very concerning way, offload ethical responsibilities from developers and regulators to ill-equipped users and host environments. Four key trends illustrating such ethics dumping are identified: (1) AI developers embedding ethics through coded value assumptions, (2) AI ethics guidelines promoting broad or unactionable principles disconnected from local contexts, (3) institutions implementing AI systems without evaluating ethical implications, and (4) decision-makers enacting ethical governance frameworks disconnected from practice. Mitigating AI ethics dumping requires empowering users, fostering stakeholder engagement in norm-setting, harmonizing ethical guidelines while allowing flexibility for local variation, and establishing clear accountability mechanisms across the AI ecosystem.
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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 | 0,078 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,121 |
| Communication savante | 0,017 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».