Lethal Autonomous Weapons Systems (LAWS)
Notice bibliographique
Résumé
La incorporación de la inteligencia artificial en el ámbito bélico ha impulsado el desarrollo de Sistemas de Armas Autónomas Letales (LAWS), generando serios desafíos para la regulación internacional. Este artículo analiza las tensiones conceptuales y normativas que rodean su despliegue, destacando la falta de definiciones claras y las disputas entre enfoques de soft law y hard law. A partir del estudio de actores como Estados Unidos, Rusia, China, Israel y la Unión Europea, se evidencia un consenso emergente sobre la necesidad de garantizar un “control humano significativo” en los sistemas de armas. Sin embargo, persisten fracturas que obstaculizan acuerdos efectivos. Ante la parálisis de foros multilaterales como la Convención sobre Ciertas Armas Convencionales (CCW), se propone explorar esquemas alternativos de gobernanza inspirados en tratados como el de Ottawa y el de Prohibición de Armas Nucleares, que permitan avanzar hacia una regulación robusta y urgente de los LAWS.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».