From Control to Flourishing: Responsible Generative AI and the Limits of Meaningful Human Control
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the ethical challenges, particularly around Responsible AI, from the integration of large language models (LLMs) in generative AI (GenAI) applications across various domains. While LLMs enhance creativity, improve productivity, and enable human-like conversations, their opaque reasoning raises concerns about accountability and moral responsibility. The paper points out the limits of the existing framework of Meaningful Human Control (MHC), which emphasizes human oversight of AI systems. I argue that MHC alone is insufficient in addressing the challenges posed by LLMs. Instead, I suggest that MHC needs to be supplemented with virtue ethics and virtue epistemology, which focuses on exercising ‘acts of intellectual virtue’, such as open-mindedness, critical thinking, and epistemic humility. By integrating these frameworks, I propose a more holistic approach to Responsible GenAI to counteract the risks of automation complacency, to promote a more responsible, thoughtful engagement with GenAI, and ultimately to foster human flourishing and safeguard against the erosion of cognitive skills due to GenAI use.
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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 | 0,034 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,085 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».