Steering the AI world: an exploratory comparison of AI Acts in the EU and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. As artificial intelligence (AI) continues to grow rapidly, governments are implementing legislative frameworks to address its risks and opportunities. This paper provides a comparative analysis of AI Acts in the European Union (EU) and Canada, focusing on two legislative efforts: the EU artificial intelligence act (EU AI Act) and Canada’s artificial intelligence and data act (AIDA). Method. A summative approach of qualitative content analysis was used to examine the scope, risk classification, and regulatory strategies employed in the EU AI Act and Canada’s AIDA. This study highlights similarities and differences in their approaches to managing AI’s societal impacts. Results. Both Acts provide positive directions and encourage responsible AI by addressing AI-related risks and opportunities. The analysis further explores the challenges, such as the definition of AI, enforcement mechanisms, and the inclusion of ethical considerations. Conclusion. By drawing on these cases, the paper illustrates how regulatory steering can ensure responsible AI development and deployment in different geopolitical contexts. This paper offers insights into the evolving nature of AI governance and contributes to the broader discourse on balancing innovation with societal safeguards.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».