Theory-Driven Perspectives on Generative Artificial Intelligence in Business and Management
Notice bibliographique
Résumé
The etymology of words is often a source of insights to not only make sense of their meaning, but also speculate and imagine meanings that are not so obvious and thereby see the phenomena signalled by these words in new and surprising ways.The etymology of 'artificial' and 'intelligence' does not disappoint.'Artificial' comes from 'art' and -fex 'maker', from facere 'to do, make'.'Intelligence' comes from inter 'between' and legere 'choose, pick out, read' but also 'collect, gather'.There is enough in these etymologies to offer a few speculations and imagine the contours of generative artificial intelligence (GAI) and its possible futures.The first of these is inspired by the craft of making and relates to the very function and use of AI.Most of the current fascinations with AI emphasize the predictive capacity of the various tools increasingly available and at easy disposal.Indeed, marketers know well in advance when we will need the next toothbrush, fuel our cars, buy new clothes, and so forth.The list is long.This feature of AI enchants us when, for instance, one thinks of a product and, invariably, an advertisement related to that product appears on our social media page.This quasi-magical predictive ability captures collective imaginations and draws upon very well-ingrained forms of knowledge production which presuppose that data techniques are there to represent the world, paradoxically, even when it is not there, as is the case with predictions.The issue is that the future is not out there; we do not know what future generations want from us and still, we are increasingly called to respond to their demands.Despite the availability of huge amounts of data points and intelligence, the future, even if proximal and mundane -as our examples above, always holds surprises.This means that AI may be useful not to predict the future, but to actually imagine and make it, as the -fex in 'artificial' reveals.This is the art in the 'artificial' and points to the possibility of conceiving AI as a compositional art, which helps us to create images of the future, sparks imagination and creativity and, hopefully, offers a space for speculation and reflection.The word intelligence is our second cue, which stresses how 'inter' means to be and explore what is 'in between'.As entrepreneurs are in between different ventures and explore what is not yet there (Hjorth and Holt, 2022), AI may be useful to probe grey areas between statuses
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,030 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».