Governing AI Decision‐Making: Balancing Innovation and Accountability
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the growing use of algorithmic models to make or inform decisions within the public sector. Amidst a climate of accelerating investment, expanding system applicability, and rapid technical progress, it concentrates on how key jurisdictions, most prominently the “digital empires” of the United States, European Union, and China, construct the problems associated with such algorithmic systems, and how these constructions impact governance. Drawing on an example from the legal sphere, it highlights both the potential efficiency gains and the increasing tensions concerning automation and fairness. This article then adopts aspects of Carol Bacchi’s Foucauldian-inspired “What’s the Problem Represented to Be?” framework to trace how divergent problem framings, ranging from the United States’ emphasis on an “innovation gap,” to the European Union’s “trust deficit,” and China’s “stability risk,” have produced distinct regulatory trajectories. Yet, despite these divergent framings and national strategies, this article argues that a common post-2024 trend emerges, revealing a general shift toward regulatory softening, one that privileges innovation over precautionary safeguards. This convergence raises critical questions about the future direction and resilience of “algorithmic decision-making” governance.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».