Droit et soft ethics dans l’encadrement normatif de l’IA : une perspective pragmatiste
Bibliographic record
Abstract
Dans l’objectif de discuter des enjeux associés aux systèmes d’intelligence artificielle (SIA), les publications en éthique de l’IA se sont multipliées récemment. Bien que le droit et l’éthique œuvrent pour un but commun, soit celui de favoriser une utilisation de l’IA qui soit bénéfique et responsable, ces initiatives normatives sont distinctes et doivent être situées adéquatement l’une par rapport à l’autre. Dans le cadre de cet article, partant d’une perspective pragmatiste, nous proposons une réflexion sur le rôle normatif de ce que Luciano Floridi appelle la soft ethics par rapport au droit. Nous réfléchirons aux caractéristiques qu’elle devrait posséder pour jouer un rôle normatif effectif qui soit complémentaire au droit ainsi qu’aux relations internormatives entre éthique et droit dans la perspective du pluralisme normatif.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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 teacher head, 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".