Artificial intelligence as a subject and means of public policy
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.
Notice bibliographique
Résumé
The article examines the phenomenon of the rapid formation of artificial intelligence (AI) as an object and means of state policy in Russia and other countries. The information basis for the study of this phenomenon is abundant and contradictory. Every day, there is a lot of fragmentary information in various domestic and foreign media about private facts and statements by leaders of different countries about the role of AI in their politics and correctly. In this regard, the main attention was paid to several dozen official documents, which made it possible to compile generalized ideas about the essence and features of considering AI as a subject and means of public policy in Russia and abroad. To study such documents, methods of systematic diagnostics of socio-political and socio-economic processes and phenomena developed and tested at the Federal Research Center “Informatics and Management” of the Russian Academy of Sciences were used. It was shown that at present, government strategies and programs for the development of AI have been adopted and are being implemented in the world, reflecting various state interests in this subject. It is also shown that in many cases, states claim to be world leaders in the development and use of AI. Attention is drawn to attempts to use AI for public administration purposes as a means of total control over public behavior and loyalty of citizens. The assumptions about the long-term continuation of this policy are substantiated.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle