Responsible artificial intelligence in international migration management: Legal and practical considerations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) technologies, including generative AI, have become increasingly prevalent in the daily lives of millions of individuals worldwide. Therefore, it is not surprising that governments use AI technologies, including generative AI, to streamline workloads and increase efficiency in migration processing. AI is understood here as “a machine‑based system that is designed to operate with varying levels of autonomy and that may exhibit adaptiveness after deployment, and that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments”. Generative AI is a subset of AI technologies which “create[s] new content … based on their training data and in response to prompts”. Generative AI enables the creation of various forms of content, including text, images, videos, music and software code. Some States have disclosed the use of AI, including generative AI, in international migration management. For example, Australia has acknowledged using AI to identify potential fraud in visa applications and support staff productivity and generative AI to synthesize and analyse large volumes of documentation. Canada has also been using AI to triage visa applications. Germany has utilized AI for identity management, including face, speech and dialect recognition; name transliteration (i.e. the conversion from one alphabet to another, such as from Arabic to Roman alphabet); and mobile phone data analysis. The European Union Pact on Migration and Asylum recognizes the use of facial recognition technologies in the context of the Eurodac regulation. However, not all States have publicly acknowledged whether and, if so, how they use AI in international migration management. Regarding the first point – whether States are using AI in this area – this paper argues that subjectivity. This may include considerations States should be more transparent, as this would help increase trust in their systems and processes and, ultimately, strengthen the rule of law. Regarding the second issue – how States use AI in this field – the paper reflects on the current advances in AI regulation worldwide and highlights the importance of adhering to international human rights law. Finally, it introduces a framework to support States with the responsible implementation of AI in international migration management.
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.
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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 découle