Analyse des effets négatifs de l’intelligence artificielle dans l’administration : la face cachée des algorithmes intelligents et des machines cognitives
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche propose un cadre pour analyser les impacts négatifs de l’intelligence artificielle (IA) au sein de l’administration en classant 14 aspects appartenant à sa face cachée en cinq catégories sociotechniques. Le cadre est basé sur une analyse systématique de la littérature et met en évidence le fait que la face cachée est principalement déterminée par des aspects politiques, juridiques et institutionnels, mais qu’elle est également influencée par les données et la technologie. Le manque de compréhension des résultats, des biais et des erreurs de l’IA, ainsi que la manipulation des algorithmes intelligents et des machines cognitives sont des facteurs qui y contribuent. Le secteur public devrait créer des connaissances sur l’IA d’un point de vue éthique, inclusif et stratégique, en faisant appel à des experts de différents domaines. Remarques à l’intention des praticiens Les fonctionnaires et autres décideurs doivent être conscients des avantages potentiels de l’intelligence artificielle, mais aussi de sa face cachée, et s’efforcer d’éviter ces conséquences négatives potentielles.
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 | 0.010 | 0.069 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".