Bibliographic record
Abstract
L’intelligence artificielle (IA) est depuis longtemps un sujet important dans la littérature et le cinéma de science-fiction. Il n’est donc pas surprenant que les jeux vidéo de science-fiction traitent également de ce sujet depuis un certain temps. Néanmoins, ces dernières années, sous l’influence des progrès technologiques et de leur médiatisation, les fictions évoquant l’IA prennent un essor particulier et des jeux vidéo tels que The Talos Principle (2014), The Turing Test (2016), Echo (2017), Detroit: Become Human (2018), State of Mind (2018), Observation (2019) ou ELIZA (2019) la mettent au cœur de leur contenu narratif en soulevant de nouvelles questions, d’autant plus que les jeux vidéo dotés d’une IA constituent un média privilégié pour y réfléchir. L’article examine la façon dont les jeux mettent en scène l’IA et son impact sur les individus ou la société, les discours qu’ils développent et l’influence que ce thème peut avoir sur le gameplay et l’expérience de jeu. Il s’agit en particulier de voir comment les jeux s’orientent entre la représentation classique d’une IA forte, notamment dans la science-fiction, et la représentation d’une IA faible, de plus en plus importante dans la vie réelle.
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.039 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".