Dumb intelligence? Translation as technological mediation
Notice bibliographique
Résumé
We propose a semiotic approach to understanding and assessing language technologies. Specifically, by adopting a recent semiotic and broad concept of translation, developed by Kobus Marais, we bring semiotic theory into the service of philosophy of technology. Our perspective reveals that commonly assumed expectations about language generative technologies are mistaken and misleading when shaped through an ideal of engineering humanlike interlocutors, which we illustrate with examples. We find that (software) engineering pursues this ideal, which, fuelled by classical humanism, assumes that language is an anthropic marker. By explaining (technological) emergence as a semiosic process, we develop a robust underpinning for the Mind–Technology Thesis, namely refuting mind-and-matter substance dualism through an evolutionist perspective that construes technology as mind-work. In this vein, semiotics corroborates with externalist theories of mind and postphenomenology in understanding mind and technology as mutually intrinsic. This leads to a semiotics-grounded advocacy of the view in philosophy of technology, championed by Elena Esposito, that for artefacts properly to communicate with biological organisms, they do not require “intelligence”.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,037 |
| Communication savante | 0,012 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».