Digital Divide (2.0): the Shadow of AI Technology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is largely accepted that technology creates a digital divide in a development context. Generally, to face the digital divide, countermeasures such as capacity building, knowledge and know-how transfer, and beneficiaries’ involvement are applied to accompany technology deployment for development projects. Although the efficiency of such countermeasures is relative and debatable, they doubtlessly contribute to create an ecosystem where hope is permitted, for developing countries, to catch up and to be successful in their digital transformation process. With the advent of artificial intelligence ( AI ) and its massive worldwide promotion, such hope does not seem to be allowed anymore in developing and less-developed countries. AI technologies are designed and developed for technologically advanced environments in wealthy countries, and it has been shown that they have the potential to exacerbate problems in less-wealthy nations. In this article, it is shown that AI technology is intrinsically digital divide pro, and that there is no possible countermeasure against its potentially devastating effects on international development. This leads to a substantial concern that progress in AI technologies and the pressure to adopt them may increase inequalities both between and within countries, in ways which counteract the overall purpose of development. We call this new unbeatable form of digital divide the ‘digital divide (2.0)’, and we argue that AI is a perfect example of technologies that create and consolidate it.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle