Le système de classification de la collaboration humaine-machine (HMC), développé par la Dubai Future Foundation, est conçu pour améliorer la transparence de la recherche et de la production de contenu.
Le système de classification de la collaboration humaine-machine (HMC), développé par la Dubai Future Foundation, est conçu pour améliorer la transparence de la recherche et de la production de contenu.
Son Altesse Sheikh Hamdan bin Mohammed bin Rashid Al Maktoum, prince héritier de Dubaï, vice-Premier ministre et ministre de la Défense, et président du conseil d'administration de Dubai Future Foundation, a approuvé le lancement d'un système de classification mondial qui définit le rôle des humains et des machines dans la recherche, la production et la publication de contenu créatif, scientifique, académique et intellectuel.
«La distinction entre la créativité humaine et l'intelligence artificielle est devenue un véritable défi à la lumière des progrès technologiques rapides d'aujourd'hui.
–Son Altesse Sheikh Hamdan bin Mohammed bin Rashid Al Maktoum, prince héritier de Dubaï, vice-Premier ministre, et ministre de la Défense, et président du conseil d'administration de la Fouture Future de Dubaï.
«Nous invitons des chercheurs, des écrivains, des éditeurs, des concepteurs et des créateurs de contenu du monde entier à adopter ce nouveau système de classification mondial et à l'utiliser de manière responsable et d'une manière qui profite aux gens.»
–Son Altesse Sheikh Hamdan bin Mohammed bin Rashid Al Maktoum, prince héritier de Dubaï, vice-Premier ministre, et ministre de la Défense, et président du conseil d'administration de la Fouture Future de Dubaï.
Son Altesse a également ordonné à toutes les entités gouvernementales de Dubaï de commencer à adopter le système dans leurs efforts de recherche et de connaissances.
Promouvoir la transparence dans la création de contenu
Le système de classification de la collaboration humaine-machine (HMC), développé par la Dubai Future Foundation, est conçu pour améliorer la transparence de la recherche et de la production de contenu. Il offre une représentation visuelle qui permet aux lecteurs, aux chercheurs et aux décideurs de comprendre quelle part d'une sortie donnée a été façonnée par des machines intelligentes, dans tous les domaines tels que la recherche, la conception et l'édition. De tels domaines dépendent de plus en plus des machines et des technologies d'automatisation.
La classification définit les «machines intelligentes» comme une large catégorie englobant diverses technologies numériques, y compris les algorithmes, les outils d'automatisation, les modèles d'IA génératifs et la robotique ou tout système technologique qui joue un rôle dans le processus de recherche ou de création de contenu.
Cinq classifications primaires
Le système HMC introduit cinq icônes primaires qui indiquent l'étendue de la collaboration entre les humains et les machines intelligentes:
- Tout humain: le contenu est entièrement produit par un humain sans implication de la machine.
- LED humaine: Contenu produit par l'homme amélioré ou vérifié par machine pour la précision, la correction ou l'amélioration.
- Aidé par la machine: les humains et les machines ont travaillé ensemble de manière itérative pour produire le contenu.
- LED de machine: la machine a pris les devants dans la production du contenu, les humains vérifiant la qualité et la précision.
- Toute machine: le contenu a été entièrement généré par la machine sans entrée humaine.
Neuf sous-classifications par fonction
En plus des cinq icônes primaires, le système comprend également neuf icônes fonctionnelles qui indiquent où, dans le processus, la collaboration humaine-machine s'est produite. Ceux-ci couvrent les idées, la revue de la littérature, la collecte des données, l'analyse des données, l'interprétation des données, l'écriture, la traduction, les visuels et la conception.
Le système d'icônes est conçu pour être flexible et adaptable entre les secteurs, les industries et les formats de contenu, y compris les sorties d'image et de vidéo. Bien qu'il n'attribue pas de pourcentages ou de poids exacts à la contribution de la machine, il permet aux créateurs de divulguer la participation de manière transparente, reconnaissant que l'évaluation repose souvent sur un jugement personnel.
