Notice bibliographique
Résumé
AI is everywhere around us and affecting our lives in many ways, some of which we may not even be aware of. This paper discusses the advantages and disadvantages of AI and its impact upon society. The authors, Peter, and Laura are both disabled which means that, inevitably, they view AI and the ethical issues which it brings, through the lens of disabled people. However, they try as much as they can to discuss the ethical issues around AI in an unbiased manner. This commentary starts by introducing the concept of AI, the authors and their disabilities, the meanings of ethics and goes on to discuss the ethical issues which Peter and Laura see in their day-to-day lives. They then drawfromthe literature on AI and ethics to broaden the discussion to take account of current published work by others on the topic. Finally, they return to their own perspectives and conclude that AI offers many advantages to society and our future. However, they also warn of the dangers and ethical challenges which AI raises. It is hoped that this commentary frames a contribution to the field of AI and ethics which readers will find interesting, useful and, perhaps, challenging.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,040 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».