The Impacts and Governance of Artificial Intelligence: A Transfeminist Perspective
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates the impacts and governance of artificial intelligence (AI) systems through a transfeminist lens, focusing analysis upon challenges of power, exclusion, and injustice alongside opportunities for advancing equity, community-based resistance, and transformative change. AI governance is a field of research and practice seeking to maximize benefits and minimize harms caused by AI systems. However, AI governance is frequently ineffective at preventing AI systems from causing harm to society and the environment, with historically marginalized groups being particularly vulnerable to harm. Applying a framework of theories drawn from service science, feminist studies, and trans studies, I analyze relationships between AI governance and harm prevention in three separate co-authored, peer-reviewed articles. The first article develops a theory linking beneficial and harmful impacts caused by AI systems to the value chains through which various actors integrate resources and co-create value throughout the AI system lifecycle. This theory is applied to an integrative review of ethical concerns implicated in AI systems and to discuss future directions for intervening in the impacts caused by AI systems. The second article presents a semi-systematic review and content analysis of 84 AI governance initiatives launched by federal and provincial governments in Canada from 2017 to 2022. AI governance initiatives are used to organize many types of interventions, and Canada’s initiatives favor intervention in the impacts of AI on Canadian industry, innovation, and technology production and adoption over more direct intervention in societal and environmental impact. The third article applies thematic analysis methods to data from interviews with 20 leaders of Canadian AI governance initiatives and subject matter experts. AI governance systems in Canada function at multiple levels of scale, and Canada’s national-scale AI governance system consists of a diverse range of actors, resources, networks, logics, functional bounds, rules, and perceptions of benefit and harm. The thesis concludes by synthesizing findings from the three articles into a set of reflections with a unifying theme: the effectiveness of AI governance at preventing harm is limited by power imbalances, and a transfeminist approach to AI governance can support future AI governance research, practices, and systems in addressing those limitations.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,086 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».