International Humanitarian Law and Artificial Intelligence: A Canadian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) is one of the most remarkable achievements in the technology world. AI can be used dually by both civilians and combatants, serving with both beneficial and harmful aims. In the military realm, by empowering military systems to perform most warfare tasks without human involvement, AI developments have changed the capacity of militaries to conduct complex operations with heightened legal implications. Accordingly, it is vital to consider the consequences emanating from its use in military operations. International Humanitarian Law (IHL), also known as the laws of war, or the Law of Armed Conflict (LOAC), is a set of rules which regulates armed conflict between States, as well as civil wars. IHL protects people who are not involved or have ceased participating in hostilities and restricts the means and methods of war. While capabilities of new means of military AI continue to advance at incredible rates, on an international level, IHL principles should be revisited to account for the new reality in military operations. Additionally, on a national level, the impacts of military AI developments on military power for international competition have attracted the attention of national authorities. Therefore, studying both international and national pathways will be necessary as the first step toward promoting transparency in legal rules. Ultimately, central to my research is analyzing the Canadian perspective on IHL and the military use of AI at both national and international levels. Using a comparative approach with the American perspective, I conclude that if Canada develops more cohesive policies on the new military use of AI, it could become a legal leader in this realm.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,031 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».