Why Global South countries need to care about highly capable AI
Notice bibliographique
Résumé
By matching and surpassing human cognitive abilities, highly capable artificial intelligence (AI) - advanced AI systems of the foreseeable future, which leading AI companies are working toward as part of their broader goal to create artificial general intelligence - could be among the most transformative technologies the world has ever seen. While this radical technology is being built primarily in Global North countries, its impacts are likely to be felt worldwide, and disproportionately so in those Global South countries with long-standing vulnerabilities - weak-state institutions; dependence on labour-intensive, manufacturing-based and export-led economic models; regularly recurring armed conflict; high trust in technology; and more globally subordinated cultures. The authors of this paper consider six ways in which highly capable AI could interact with these vulnerabilities, and argue that unless this problem is remedied before the emergence of highly capable AI, there is a chance such AI could lead to catastrophic outcomes. Because of the significant societal impacts that highly capable AI could have, being concerned about AI in a general way will not suffice. The authors argue that all stakeholders who care about those who live in Global South countries must pull on the levers available to them with the goal of influencing the ongoing development of highly capable 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 | 0,007 |
| 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 | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,004 |
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 ».