Artificial impartiality: the insidious role of AI in reinforcing white supremacy in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Using a critical race lens, this paper explores how artificial intelligence (AI) oppresses racialized individuals while reinforcing white supremacy. This issue is important given Canada’s investment and use of AI technologies in multiple sectors, including law enforcement, immigration, and employment — the use of which has led to systemic discrimination against racialized groups and violations of their fundamental human rights. By exploring how AI is characterized as White, the use of AI in eliminating the fuller attributes of racialized bodies, and the racially homogenous nature of the tech sector, this paper demonstrates that AI advances white supremacist ideology by creating a system where White individuals overwhelmingly control power and privilege. In addition, magnifying the lived experiences of racialized individuals reveals how AI systemically discriminates against racialized groups, further oppressing racialized individuals. This discrimination also infringes on fundamental human rights, as this paper examines in international and domestic law. It is clear that AI governance is required to combat the discriminatory impacts of AI. To do so, this paper advocates for AI governance based on a human rights approach and has provided recommendations to mitigate the discriminatory impact of AI.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,020 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».