COMMONS-BASED AI: A SOCIOMETABOLIC CRITIQUE OF THE HEGEMONIC MODEL AND PATHS TO EMANCIPATION
Notice bibliographique
Résumé
This article advances a sociometabolic critique of the dominant artificial intelligence (AI) paradigm and articulates a transformative proposal for Commons-Based AI. Here, “commons-based” goes beyond resource management or infrastructure sharing: following Dardot & Laval (2017), the Common (le Commun) is conceptualized as an instituting praxis—a dynamic, collective process of self-governance, co-production, and social emancipation. Thus, the article frames AI not merely as a good to be managed, but as a field for instituting new social relations, democratic governance, and emancipatory sociometabolic transition. The argument integrates Marxian, feminist, and Southern epistemologies with practical cases, proposing a triadic framework—collective memory, dialogic governance, emancipatory purpose—and concrete mechanisms for funding, validation, and global equity. The Kairós Protocol is presented as a pioneering method for reflexive, dialogical human–AI co-authorship. By connecting theoretical innovation to lived practice, the article demonstrates that reorienting AI as a Common is both feasible and urgent for societal transformation.
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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 | 0,013 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,106 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».