Bibliographic record
Abstract
Aujourd’hui, les artistes interrogent à différents niveaux les enjeux de l’intelligence artificielle sur nos vies, poursuivant un thème en fait millénaire : l’effroi et la fascination face aux capacités des machines que produit l’humain. Dans la continuation de l’art génératif des années 1960, les oeuvres utilisant l’intelligence artificielle aujourd’hui s’interrogent sur les enjeux actuels de ses sophistications algorithmiques : notamment la place du hasard que cette technologie implique et les espaces-temps infinis qu’elle produit, nous donnant à voir une multiplicité de mondes possibles. À travers l’analyse des oeuvres des artistes Hito Steyerl, Gregory Chatonsky et Trevor Paglen, Maud Maffei voit l’intelligence artificielle comme une sorte de cristal où les réels se démultiplient, s’imbriquent, se réverbèrent les uns sur les autres. Les réalités alternatives que ces artistes nous dévoilent dans notre présent peuvent nous aider à le comprendre, le penser, l’anticiper. Elles nous ramènent aussi aux forces les plus essentielles de l’intelligence humaine face à la machine : l’esprit critique et la capacité à changer les règles de tout système.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".