Considérations éthiques liées à l’immortalité artificielle : quelques repères quand la technologie défie la mort
Bibliographic record
Abstract
Les avancées récentes en intelligence artificielle (IA) permettent un nouveau prolongement artificiel de la vie : les avatars numériques posthumes. Nombreux sont celles et ceux qui souhaitent utiliser l’IA pour préserver et interagir avec des représentations de personnes décédées. La « réapparition » des personnes se fait parfois de manière volontaire, mais parfois sans le consentement des familles ni des proches. Que penser de cette nouvelle façon de « prolonger l’existence » d’une personne décédée ? Quels sont les principaux enjeux éthiques que soulève cette pratique ? Connaître et comprendre les principaux risques et enjeux éthiques soulevés par l’« immortalité artificielle » est une étape cruciale afin de réfléchir au déploiement de ces avatars, en préservant la dignité humaine et en évitant les dérives.
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 | 0.014 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.046 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 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".