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Enregistrement W7092186381 · doi:10.1002/pra2.1274

Reconcilable Differences: Comparative Analysis of <scp>EU</scp> and <scp>US</scp> Ethical <scp>AI</scp> Frameworks with Focus on Divergent Ethical Aspects

2025· article· en· W7092186381 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésTrustworthinessContext (archaeology)Focus (optics)Intersection (aeronautics)Information ethicsEthical issues

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The impact of AI on information environments has prompted questions around its ethical regulation, and alignment with the EU AI Act is increasingly necessary. As the first AI regulation in the world, combined with the Brussels effect, the EU is a global AI regulatory leader. This context is compounded by the volatility of other global powers. Information sciences can make unique contributions to policy development with its focus at the intersection of information, technology, and people. This paper reports on the second phase of a project, initiated in 2023, analyzing ethical similarities and differences between the EU's Ethics Guidelines for Trustworthy AI and the US' AI Bill of Rights, using qualitative content analysis. Findings demonstrate that ethical differences can be resolved while accounting for similarities. Implications suggest collective need for international cooperation and compliance. This paper provides a case study for detailed info‐ethical analysis for regulatory alignment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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