Techno-neocolonialism: an emerging risk in the artificial intelligence revolution
Notice bibliographique
Résumé
Rapid advancements in artificial intelligence (AI) have the potential to be revolutionary, but they have also sparked questions about power relations and socioeconomic inequalities that are reminiscent of previous colonial practices. The risk of “techno-neocolonialism,” a phrase used to characterize the potential for dominance and exploitation analogous to historical colonial practices, is juxtaposed with the possibility of unprecedented technological advancements. This paper examines the idea of techno-neocolonialism as a modern form of dominance and exploitation, emphasizing how the AI revolution runs the risk of sustaining these practices in a globalized environment. Through an analysis of vital AI enablers like talent, data, infrastructure, and computing power, we contend that the advantages of AI are frequently centered in rich countries, marginalizing the Global South. The paper goes on to stress how important it is that cooperative frameworks give equity, respect for one another, and ethical issues top priority while developing AI. This study, which ends with a plea for fair collaborations, seeks to show the way toward a more inclusive AI ecosystem that actually empowers all parties involved while avoiding the exploitation traps that come with techno-neocolonial partnerships.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».