À mesure que les systèmes d'intelligence artificielle (IA) influencent de plus en plus la gouvernance publique, ils remettent en cause les principes fondamentaux de la légitimité politique. Cet article évalue la gouvernance de l'IA à l'aune de cinq théories canoniques du contrat social — Hobbes, Locke, Rousseau, Rawls et Nozick — tout en examinant comment les caractéristiques structurelles de l'IA mettent à l'épreuve la durabilité de ces théories. En utilisant un cadre comparatif structuré, l'étude applique trois formes de légitimité (procédurale, morale-substantielle et de reconnaissance) et trois types de consentement (explicite, tacite et hypothétique) comme repères normatifs. En appliquant chaque théorie, l'analyse révèle que la gouvernance de l'IA présente des déficits en matière de responsabilité, de participation, de protection des droits, d’équité et de liberté face à la coercition, tandis que l'opacité de l'IA, son influence mondiale et son contrôle hybride public-privé dévoilent des angles morts au sein même de la tradition du contrat social. Bien qu’aucune théorie unique n’offre une solution complète et que chacune contienne des faiblesses spécifiques, l'article développe un modèle hybride intégrant la responsabilité hobbesienne, la protection des droits lockéens, les normes de participation rousseauistes, l'équité rawlsienne et les garanties nozickiennes contre la coercition. L’article conclut en distillant des priorités normatives pour aligner la gouvernance avec ces standards contractariens hybrides : intégrer des mécanismes participatifs, encourager des perspectives éthiques pluralistes, assurer la transparence institutionnelle et renforcer la surveillance démocratique. Ces interventions visent à reconfigurer le contrat social — et l’IA — pour une époque où les systèmes algorithmiques médiatisent de plus en plus l’exercice de l’autorité politique.
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Chee Kyung Chung
Daniel Schiff
Purdue University West Lafayette
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Chung et al. (mercredi,) ont étudié cette question.
www.synapsesocial.com/papers/68f19f1ade32064e504dd99d — DOI: https://doi.org/10.1609/aies.v8i1.36575
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