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Enregistrement W7051754821

Philanthropy's urgent opportunity to create the interim international AI institution

2024· other· en· W7051754821 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2024
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de GenèveGovernment of CanadaGovernment of OntarioJohn S. and James L. Knight Foundation
Mots-clésInterimCorporate governanceLeverage (statistics)InstitutionWork (physics)Context (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid development of new artificial intelligence (AI) technologies has outpaced the ability of regulators in most parts of the world to put rules in place that govern their use. Without regulation of AI, its benefits are likely to flow to the few, while the many risks it poses and the harms it has already wrought will be borne by society, and disproportionately so by already vulnerable communities. Many of AI's problems are inherently global, which means that if regulation takes place in a loose patchwork, solutions will be evasive: certain AI products, services, practices or tools outlawed in one part of the world may still be available through companies located in other jurisdictions. David Evan Harris and Anamitra Deb argue that in the context of the urgent need for truly meaningful regulation of AI, philanthropy has an opportunity to quickly leverage its stores of uniquely public-interest-bound "risk capital" to create the Interim International AI Institution. While numerous efforts are under way to start conversations and study what a possible international or intergovernmental AI governance body might look like, this proposal suggests simply putting forth the funding and prototyping the organization by beginning the work today. The critically important work of this institution would include coordinating conversations among governments around the world that are now developing potentially incompatible AI governance regulations in parallel; establishing best practices and norms for AI governance; bringing together a critical mass of technical, legal, policy and social science expertise; and transparently sharing the fruits of its rapid and iterative AI governance prototyping efforts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0240,030
Science ouverte0,0020,023
Intégrité de la recherche0,0110,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,009

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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