Вплив поширення штучного інтелекту на реалізацію права на достатній рівень життя
Notice bibliographique
Résumé
This article is devoted to a comprehensive understanding of the impact of artificial intelligence technology diffusion on the transmission channels of productivity into household income and, as a result, the possibility of realising the human right to an adequate standard of living. The aim of the study is to examine the issues involved in developing an analytical framework that integrates the definitional and legal foundations for regulating artificial intelligence, specific empirical indicators of labour market tension, and political and economic pathways for the socially just conversion of technological dividends into improved working conditions and wages. The methodology combines a doctrinal analysis of legal definitions, a professionally specific approach, as well as a taxonomy of sectoral AI intensity (Organisation for Economic Co-operation and Development) and triangulation of official statistical data from several technologically developed regions (US Bureau of Labour Statistics, Eurostat, Statistics Canada) with industry reviews (Organisation for Economic Co-operation and Development, McKinsey). The study concluded that the post-pandemic “cooling” of job vacancies in the US, EU and Canada is largely cyclical. At the same time, a specific signal of artificial intelligence is manifested in the internal recomposition of demand – routine tasks are being replaced by positions with high human-machine complementarity. At the same time, a specific signal from artificial intelligence is manifested in the internal recomposition of demand – routine tasks are being replaced by positions with high human-machine complementarity; absolute automation puts pressure on the labour share, but regenerative applications of artificial intelligence have the potential to generate a double social dividend with complementary investments in training and staff skills; The legitimacy of using artificial intelligence in high-risk and high-responsibility areas (medicine, justice, defence) directly depends on the explainability of artificial intelligence, reliable accountability, and the implementation of ‘human in the loop’ standards. The scientific novelty lies in identifying the advantages of a risk-based regulatory model (a permissive corridor with operational criteria for identifying risks and threats) and in combining human rights protection with market indicators: job exposure, Beveridge curve dynamics, and the share of AI-adjacent roles. The practical significance lies in a calibrated social mix: the application of a universal basic income as a basic security mechanism, targeted employment subsidies, and, in the event of the widespread use of artificial intelligence to critical levels, the introduction of guaranteed employment programmes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,010 |
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 ».