Humans vs. Machines: Exploring the Social and Ethical Frontiers of Technology
Notice bibliographique
Résumé
As human-machine interactions become increasingly prevalent, understanding the dynamics of these exchanges is critical for both individual and societal outcomes. This symposium brings together six cutting-edge papers exploring how humans interact with machines and each other, the individual-level and societal consequences of these interactions, and the ethical implications of machine involvement in human life. By examining a range of contexts—from conversational dynamics to civic engagement and ethical dilemmas—this symposium sheds light on the opportunities and challenges posed by the integration of technology into social, emotional, and decision-making domains. The first half of the symposium (Papers 1–3) focuses on interpersonal dynamics between humans and machines, examining short-term interactions, emotional connections, and the broader implications of AI engagement for well-being and loneliness. The second half of the symposium (Papers 4–6) explores systemic societal impacts and ethical concerns, including how AI amplifies biases, facilitates voter engagement, and challenges informed consent. Together, these papers demonstrate the multifaceted effects of human-machine interactions, offering theoretical and practical insights.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,047 |
| Communication savante | 0,021 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».