AI Technology Policy Comparison: A Content Analysis Based Policy Review and Forecasting
Notice bibliographique
Résumé
The development of artificial intelligence (AI) technologies has become a critical factor in technology-leading countries’ emerging technology policy formulation. AI technology policy varies from country to country in multiple dimensions. This research contributes to the contemporary literature on the national innovation system, economic growth, and innovation ecosystem by highlighting the historical and trending characteristics of AI technology policymaking and expanding the analytical framework on technology policy comparison. Empirically, this study employs a content analysis methodology to conduct a comparative review and analysis of AI technology policies across ten countries and territories over a decade (2014–2023). By analyzing 640 policy documents sourced from the OECD AI Policy Observatory, the research identifies commonalities, differences, and policy trends in three dimensions: policy volume, policy themes, and policy target groups. Research findings reveal significant variability in policy priorities and thematic focuses among countries and territories in the past decade. Leading technology countries such as the United States and the United Kingdom lead in policy volume. China and Japan, show balanced policy attention between AI governance and ethical principles. The results also shed light on the interaction between academia, industry, and policymakers by offering insights into the evolving dynamics of AI technology policy strategies, helping policymakers to be prepared for AI ethical and governance challenges at a national level and to form a supportive national innovation ecosystem.
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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 | 0,154 | 0,374 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,104 | 0,088 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».