Governing Artificial Intelligence: Designing Professional Structures for the Predictive Age
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The consensus on the need to regulate artificial intelligence is clear, but the how remains elusive. Private regulation, as proposed by the tech industry itself, and state regulation, as embodied in the recent EU Artificial Intelligence Act, are two common forms of governance. We advance a third option that has received very little attention to date: professional regulation. Professional regulation is modeled after hybrid public-private regulatory structures found in medicine, such as those put forth by the American Medical Association. Such governance schemes develop both technical and ethical standards, shaping professional training, continuing knowledge, and conduct. We contend that it is the most practical means of ensuring the development of human-centered AI in an era of rapid technological change and intensely opposing views of what regulation ought to do. This article places the responsibility of acting ethically on the group that knows the technology best and can anticipate its effects: AI developers. But unlike other voluntary standards, professional regulation articulates and enforces standards to certify individuals. Professional licensing is an alternative that provides public protections based on privately developed standards that ensure the safety of AI prior to their release.
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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 | 0,036 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,034 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».