Notice bibliographique
Résumé
L’industrie de l’IA n’est pas, contre toute attente, hostile à la régulation politique. Au contraire, elle est très proactive dans le champ de la régulation. Tout un battage médiatique sur les risques civilisationnels relatifs à l’IA sert à pousser les États à s’engager au plus vite à produire des cadres réglementaires afin, dit-on, de garantir que le développement de l’IA se poursuive en évitant les écueils et au bénéfice des sociétés. Ce discours constitue un cas de « capture réglementaire », c’est-à-dire que l’industrie trouve les moyens d’occuper elle-même le champ de la production normative et de définir le contenu des balises qui lui seront appliquées. De plus, les discours sur la production d’une IA sécuritaire et responsable servent à engendrer et à maintenir la confiance des investisseurs et des populations, permettant la poursuite du développement de l’IA. Or, les sociétés ne devraient pas être dupes du discours valorisant l’IA responsable. Ce discours fait écran au développement d’une critique fondamentale et globale de la société-système capitaliste et cybernétique. Il évite aussi de discuter comment les collectivités pourront retrouver la capacité de poser de véritables limites politiques susceptibles d’assurer la suite du monde plutôt que de laisser, en amont, les systèmes et les organisations capitalistes façonner le réel.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».