Bibliographic record
Abstract
Bello sur AdaMara Magda Maftei : Vous avez publié en 2016 chez Gallimard un roman sur une intelligence artificielle, Ada, un programme informatique, « un ordinateur conçu pour imiter le fonctionnement humain » dans le but d'écrire des romans à l'eau de rose.Comme dans beaucoup de romans posthumanistes, l'intelligence artificielle se révolte et veut conquérir sa liberté.Cette soif de liberté est-elle censée reproduire le comportement humain ou avez-vous eu en tête des exemples classiques comme le film de Stanley Kubrick, 2001 : L'Odyssée de l'espace (1968) ?Antoine Bello : Dans « 2001 », HAL ne cherche pas à conquérir sa liberté, mais à remplir la mission qui lui a été confiée.Idem dans Ex Machina, le film d'Alex Garland, où l'androïde Ava va jusqu'au meurtre pour atteindre son objectif.On touche là à ce que les spécialistes appellent le concept de l'instanciation perverse.Si la Maison-Blanche demandait à une AI d'accroître le PNB américain, sa réponse serait sans doute d'envahir le Canada.La principale difficulté des programmeurs consiste à définir très précisément le domaine d'intervention de l'intelligence artificielle, faute de quoi celle-ci risque de leur échapper, en donnant l'impression qu'elle n'en fait qu'à sa tête alors qu'elle se contente de suivre littéralement les consignes qu'on lui a données.Mara Magda Maftei : Ada abonde en concepts clés de la philosophie transhumaniste.Vous étiez, je m'imagine, déjà bon lecteur du transhumanisme avant d'entamer la rédaction de ce roman.Qu'est-ce qui vous attire, qui vous intrigue chez les transhumanistes ?Antoine Bello : Le transhumanisme est clairement l'un des deux ou trois grands sujets de notre époque, avec l'écologie et peut-être la montée des inégalités.Dès lors, il n'est pas étonnant que les auteurs s'en emparent.Certains portent un message ; d'autres, comme moi, se contentent d'essayer
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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".