Euroopan unionin säätely ja tekoälyn käyttötapaukset
Bibliographic record
Abstract
Tekoälyohjelmistot, kuten ChatGPT, ovat nousseet viime aikoina voimakkaasti esiin, aluksi viihteen ja sitten liiketoiminnan parissa. Niiden monipuolisuus ja potentiaali tuottavuuden kasvattamisessa ovat herättäneet huomiota, mikä näkyy odotettavissa olevassa tekoälymarkkinoiden merkittävässä kasvussa. Samalla uusi teknologia herättää eettisiä ja lainsäädännöllisiä kysymyksiä, erityisesti Euroopan unionin arvojen ja perusoikeuksien näkökulmasta. \n \nEuroopan unionin pyrkimys on tarjota kestävää ja ihmiskeskeistä digitaalista tulevaisuutta, sisältäen teknologian kehityksen ja digitaaliset oikeudet. Tekoälyn käyttö liiketoiminnassa on lupaavaa, mutta lainsäädännön vaikutukset ovat merkittäviä. Esimerkiksi EU:n lainsäädäntö asettaa velvoitteita ja rajoituksia tekoälyn käytölle, mutta samalla se voi myös mahdollistaa uusien datalähteiden hyödyntämisen. \n \nTutkimuksen tavoitteena oli selvittää, miten EU:n säätely vaikuttaa tekoälyn käyttötapauksiin liiketoiminnan kehittämisessä. Vaikka tutkimus ei antanut täysin selvää vastausta tekoälyn hyödyllisimmistä käyttötapauksista, se toi esiin säätelyn merkityksen ja tarpeen sen huomioimisessa kehityksessä. Vaikka tutkimuksessa käsiteltiin vain rajattua määrää EU:n säädöksiä, niiden tunteminen on olennaista, kun tekoälyä sovelletaan liiketoimintaan. \n \nTutkimus tarjoaa näkemyksen siitä, että EU:n säätely vaikuttaa konkreettisesti tekoälyn käyttöön liiketoiminnassa, mutta samalla luo myös mahdollisuuksia. Laajempi aineisto voisi syventää ymmärrystä tekoälyn käyttömahdollisuuksista eri aloilla ja niiden säätelytarpeista. Ymmärrys säätelyiden vaikutuksista luo hyvät edellytykset tekoälyn optimaaliseen hyödyntämiseen liiketoiminnassa.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.085 | 0.022 |
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".