Artificial intelligence for development (AI4D): A contested notion
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the notion of artificial intelligence for development (AI4D) has been mobilized by various actors in the global South and North. We identify five analytical categories to help us understand the different and often contested perspectives on AI4D. They are (a) a developmentalist framework that emphasizes discourses around modernity and progress through a technoliberal lens of ‘catching up’; (b) an economic development framework taken up by African states, private sector and civil society, highlighting a positive and more future-looking outlook on AI's potential for development; (c) an international policy framework tied to globally agreed on policies such as the Sustainable Development Goals; (d) a colonial and extractivist framework that articulates how AI4D reinforces old processes of oppression in new ways; and (e) decolonial AI discourses grounded in Latin American, African and Indigenous approaches. Our critical review of literature on AI4D and related expressions shows that while the notion applies broadly to the global South, the majority of publications use the term in reference to AI development on the African continent. This commentary enriches our understanding of the plurality of meanings, where they come from, what they do, and what they leave unaddressed.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».