ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A DIGITAL EQUALIZER: ELIMINATING INEQUALITIES IN KAZAKHSTAN
Notice bibliographique
Résumé
The current stage of Kazakhstan's development demonstrates a paradox: on the one hand, the state is actively investing in digitalization, introducing e-government and financial monitoring systems; on the other hand, social inequality persists and in many respects deepens. The concentration of wealth in the hands of a narrow elite group, reinforced by offshore schemes and opaque financial flows, creates persistent barriers to social development and fair distribution of resources. The article proposes an innovative concept of artificial intelligence empowered to automatically identify, confiscate and redistribute the assets of the super-rich. Unlike traditional taxation and social transfer instruments, which are subject to human error and corruption, the “digital dictator” acts as a supranational and suprastate algorithm that minimizes subjectivity and ensures strict implementation of the principles of social justice. The technical feasibility of the concept is considered through the prism of machine learning algorithms, big data analysis, blockchain technologies and smart contracts. These tools allow not only to record property imbalances, but also to ensure the immutability of decisions on redistribution in the digital infrastructure. From a scientific point of view, the article forms an interdisciplinary field that unites political philosophy, digital economics, legal theory and sociotechnics. The practical significance of the work lies in modeling the potential impact of the confiscation of elite assets on the Gini index and the social structure of Kazakhstan.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».