Ethical Governance of AI in Public Policy: Bridging Law, Philosophy, and Data Science
Notice bibliographique
Résumé
As AI moves rapidly into public policy, addressing the ethical and legal questions related to AI is now a bigger challenge. This paper highlights the main requirement of ethical AI by using law, philosophy and data science. It helps public bodies make decisions that are fair, accountable, clear and human rights friendly. The analysis covers main international policy frameworks as well as European Union, UNESCO, US, Indian and Canadian national strategies. During this research, multiple case studies were carried out while exploring concepts from both deontology and utilitarianism in philosophical ethics. It is claimed in the study that algorithms, prejudiced information, inefficient communication to the public and absent regulations lead to serious governance issues. This work suggests a model where ethics in design, strong regulations and the involvement of the public guide data governance. This means that you must combine different areas, support each other and truly examine the audit trail to understand everything. According to the study, to include ethics in AI for public policy, all parties, including technology, principles and institutions, should join forces to safekeep the public.
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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 | 0,096 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,069 |
| Communication savante | 0,027 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| 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 ».