Content marketing as a propaganda vehicle for a romantic-managerial conception of artificial intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on Deloitte’s content marketing between 2017 and 2022, this study examines how a conception of artificial intelligence (AI) is shaped and disseminated according to the precepts of technical propaganda outlined by Jacques Ellul. The firm promotes a romantic-managerial conception of AI that suggests business specialists can help organizations reap the benefits of the miraculous promises of a human-centered AI, without incurring any of the drawbacks, based on the assumption that it is possible to control AI. Three complementary discursive archetypes are mobilized by the firm to spur organizations into action: the prophet, arousing enthusiasm by spreading the “Good News” about AI; the demystifier, numbing concerns about the potential drifts of the technical society; and the bird of ill omen, stoking a fear of inertia. This study highlights the relevance of Jacques Ellul’s work to stimulate the ongoing debate within the critical accounting community about the perils of AI’s proliferation in organizations and society. Beyond its traditional function of legitimizing expertise, content marketing is mobilized as a propaganda vehicle for a conception of AI seemingly shaped in the mold of the firm’s own professional services offering. Finally, by showing how the precepts of propaganda are incorporated into content marketing, this study highlights the commercialization of contemporary social issues as a pivotal step in the colonization of professional accounting services by marketing expertise.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,045 |
| Communication savante | 0,017 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».