AI Diplomacy: an infrastructural framework
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) is rapidly becoming a global infrastructure for cognition, coordination, and coercion. Yet the policy tools we are using to govern its cross-border impacts: \emph{science diplomacy, tech diplomacy, and classical arms control,} were designed for a different technological era. They treat AI either as a sectoral topic, a bundle of discrete risks, or a generic ``emerging technology'' to be slotted into existing regimes. This paper argues that such inherited tools are necessary but insufficient. It develops a framework for \emph{AI diplomacy} that is explicitly tailored to AI's infrastructural character. The core contribution is a four-by-four framework organised around four \emph{layers} of AI governance targets (resources, systems, applications, epistemics) and four \emph{diplomatic functions} (coordination, containment, composition, contestation). The framework surfaces three hard problems that define the frontier of AI diplomacy: (a) epistemic governance and the challenge of building something like an ``IPCC for AI'' in a fast-moving, private-sector-led domain; (b) the status of AI systems as \emph{quasi-actors} and the problem of legitimate delegation of diplomatic and coercive discretion; and (c) justice and composition for the Global South in a world where compute, data, and talent are highly concentrated. These are not simply descriptive gaps; they constitute a research and policy agenda. The final section briefly applies the framework to Canada as an illustrative case. As a middle power with strong AI research hubs, a bilingual and multicultural society, and a tradition of functional multilateralism, Canada is well placed to pursue an AI diplomacy agenda that leverages coordination and composition rather than relying on hard power. The Canadian case illustrates how the framework can guide the strategic positioning of actors that are neither AI superpowers nor rule-takers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».