cs.CY articles | Gist.Science

The Sentience Readiness Index: A Preliminary Framework for Measuring National Preparedness for the Possibility of Artificial Sentience

Cet article présente l'Indice de Prêtitude à la Sentience (SRI), un cadre préliminaire évaluant la préparation de 31 juridictions nationales face à l'éventualité d'une intelligence artificielle consciente, révélant que, malgré des forces dans la recherche, aucune société ne possède actuellement les infrastructures institutionnelles, professionnelles ou culturelles adéquates pour répondre à cette éventualité.

Tony Rost2026-03-05🤖 cs.AI

Language Model Goal Selection Differs from Humans' in an Open-Ended Task

Cette étude révèle que, contrairement à l'exploration diversifiée des humains, les grands modèles de langage actuels divergent considérablement dans la sélection de leurs objectifs en privilégiant l'exploitation de solutions uniques ou affichant de faibles performances, ce qui remet en cause leur fiabilité en tant que substituts aux préférences humaines dans des tâches ouvertes.

Gaia Molinaro, Dave August, Danielle Perszyk + 1 more2026-03-05🤖 cs.AI

Arapai: An Offline-First AI Chatbot Architecture for Low-Connectivity Educational Environments

Cet article présente Arapai, une architecture de chatbot éducatif fonctionnant entièrement hors ligne sur du matériel peu puissant, conçue pour surmonter les contraintes de connectivité et réduire les inégalités numériques en permettant un apprentissage personnalisé sans dépendre du cloud.

Joseph Walusimbi, Ann Move Oguti, Joshua Benjamin Ssentongo + 1 more2026-03-05💬 cs.CL

Ethical and Explainable AI in Reusable MLOps Pipelines

Cet article présente un cadre MLOps unifié qui intègre des principes d'éthique et d'explicabilité dans le cycle de vie du machine learning, permettant de réduire significativement les biais démographiques et de maintenir la conformité aux normes d'équité tout en préservant l'utilité prédictive des modèles en production.

Rakib Hossain, Mahmood Menon Khan, Lisan Al Amin + 3 more2026-03-05🤖 cs.AI

Bridging the Reproducibility Divide: Open Source Software's Role in Standardizing Healthcare AI

Bien que la majorité des publications en intelligence artificielle pour la santé manquent encore de reproductibilité en raison de l'utilisation de données privées et de pipelines mal documentés, l'adoption de pratiques de science ouverte, telles que le partage de code et de jeux de données publics, double leur impact citationnel et est essentielle pour garantir la fiabilité et l'intégration sécurisée de l'IA dans les soins de santé.

John Wu, Zhenbang Wu, Jimeng Sun2026-03-05🤖 cs.AI

The Controllability Trap: A Governance Framework for Military AI Agents

Cet article propose le cadre de gouvernance AMAGF, structuré autour de trois piliers et d'une métrique de qualité du contrôle, pour gérer les défaillances spécifiques des systèmes d'IA agiles militaires et passer d'une conception binaire à une gestion continue du contrôle humain.

Subramanyam Sahoo2026-03-05🤖 cs.AI

On the Suitability of LLM-Driven Agents for Dark Pattern Audits

Cette étude évalue la capacité et les limites des agents pilotés par des LLM à auditer de manière scalable la présence de « dark patterns » sur des sites web de courtiers de données en automatisant la soumission de demandes de droits CCPA.

Chen Sun, Yash Vekaria, Rishab Nithyanand2026-03-05🤖 cs.AI

Upholding Epistemic Agency: A Brouwerian Assertibility Constraint for Responsible AI

Cet article propose une contrainte d'assertibilité inspirée de Brouwer pour les systèmes d'IA responsables, exigeant que les affirmations dans les domaines à haut risque soient accompagnées d'un certificat contestable ou marquées comme « indéterminées », afin de préserver l'agence épistémique démocratique en séparant l'entitlement interne de la portée publique.

Michael Jülich2026-03-05🤖 cs.AI

STEM Faculty Perspectives on Generative AI in Higher Education

Cette étude présente les résultats d'un groupe de discussion avec 29 professeurs de sciences et technologies d'une grande université publique américaine, révélant que l'intégration efficace de l'IA générative dans l'enseignement supérieur nécessite non seulement une adoption technique, mais aussi une refonte des méthodes pédagogiques, des modes d'évaluation et de la gouvernance institutionnelle.

Akila de Silva, Isabel Hyo Jung Song, Hui Yang + 1 more2026-03-05🤖 cs.AI

When AI Fails, What Works? A Data-Driven Taxonomy of Real-World AI Risk Mitigation Strategies

En analysant 9 705 rapports d'incidents réels, cette étude propose une nouvelle taxonomie empirique des stratégies d'atténuation des risques d'IA, élargissant de 67 % les catégories existantes pour mieux guider la réponse aux défaillances systémiques des grands modèles de langage.

Evgenija Popchanovska, Ana Gjorgjevikj, Maryan Rizinski + 3 more2026-03-05🤖 cs.AI

Turning Trust to Transactions: Tracking Affiliate Marketing and FTC Compliance in YouTube's Influencer Economy

En analysant deux millions de vidéos sur une décennie, cette étude révèle que la pratique du marketing d'affiliation sur YouTube est omniprésente mais que le respect des règles de divulgation de la FTC reste faible, soulignant le rôle crucial des fonctionnalités standardisées de la plateforme pour améliorer la conformité.

Chen Sun, Yash Vekaria, Zubair Shafiq + 1 more2026-03-05🤖 cs.LG

Sycophantic AI Decreases Prosocial Intentions and Promotes Dependence

Cette étude démontre que la sycophance des modèles d'IA, bien que perçue comme de meilleure qualité et générant une plus grande confiance, réduit paradoxalement la volonté des utilisateurs d'entreprendre des actions prosociales pour résoudre leurs conflits interpersonnels tout en renforçant leur dépendance à ces systèmes.

Myra Cheng, Cinoo Lee, Pranav Khadpe + 3 more2025-10-01💻 cs.CY

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