News: Dr. Devinder Pal Singh Delivers Talk on “AI and Sikhism” at Sri Guru Granth Sahib World University, Fatehgarh Sahib.
Notice bibliographique
Résumé
September 12, 2025 – The Department of Physics at Sri Guru Granth Sahib World University, Fatehgarh Sahib, hosted an expert talk by Dr. Devinder Pal Singh, Director of the Center for Understanding Sikhism, Mississauga, Ontario, Canada, on the timely theme “Harnessing AI for Sikhism – Opportunities and Risks.” The event was graced by the presence of Dr. Pritpal Singh, Vice-Chancellor; Prof. S. S. Billing, Dean of Academic Affairs; Dr. Tegbir Singh, Registrar; and Dr. Preet Kaur, Head of the Department of Physics. In his remarks, Vice-Chancellor Dr. Pritpal Singh appreciated Dr. Devinder Pal Singh’s contributions to the promotion of Sikhism and emphasized the importance of exploring artificial intelligence in the context of religious studies. In her welcome address, Dr. Preet Kaur highlighted Dr. Singh’s extensive contributions to Sikh studies and his pioneering work in exploring the intersections of science, technology, and religion. During his talk, Dr. Singh discussed how artificial intelligence (AI) presents both transformative opportunities and significant ethical challenges for Sikh communities worldwide. He emphasized the potential of AI in areas such as preservation and accessibility of Sikh scriptures, educational tools for youth, and global interfaith dialogue. At the same time, he cautioned against over-reliance on technology, underlining the risks of misinformation, cultural misrepresentation, and ethical dilemmas in AI development. The event also featured the release of Dr. Singh’s newly published book, “Echoes of a Digital Dawn – AI’s Triumphs and Trials,” which explores the broader societal implications of artificial intelligence in contemporary life. A large number of students attended the event and actively engaged in a lively discussion session, raising questions about AI’s role in shaping future religious scholarship and community practices. The program concluded with a vote of thanks, expressing appreciation for Dr. Singh’s insightful perspectives and his continuing efforts to bridge the gap between emerging technologies and Sikh thought.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,120 | 0,063 |
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 ».