How and why governments are regulating AI: a comparison of legislative frameworks
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines different legislative approaches to regulate the production, deployment, and use of Artificial Intelligence (AI). Specifically, it compares how the European Union (EU), Canada, and the United States (US) craft their legislation to better understand the underlying policy goals that these governments seek to advance. The first part of the paper contextualizes the discussion by outlining the well documented dangers posed by unregulated AI systems as well as the technological narratives that have been constructed to craft public expectations of both government and industry. The second part of the paper explains the comparative exercise this paper undertakes and provides some procedural history on the current state of the laws being examined. The third section compares the approach of each piece of legislation in terms of scope, obligations, and compliance, while the final section discusses these findings. The paper notes that while the EU has established a comprehensive regulatory framework that prioritizes the protections of harms over other interests, the approach developed by both the US and Canada displays a reluctance to move away from existing self-regulatory models in preference of advancing commercial interests.
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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 | 0,047 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,044 |
| Communication savante | 0,022 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».