Principes d'observation et de rapport

City Reputation Reports (CRR), un projet de recherche indépendant axé sur l'audit des récits urbains mondiaux, s'engage à une documentation objective. Pour garantir la rigueur, l'indépendance et la transparence, tous les rapports sont rédigés et publiés conformément aux principes fondamentaux suivants :

• Préservation des liens originaux : Chaque enregistrement concernant un récit d'IA doit inclure un lien de partage officiel inaltérable généré par la plateforme d'IA.
• Documentation miroir : Notre rôle est d'enregistrer comment l'IA décrit une ville à un moment précis, et non de juger si cette description est bonne ou mauvaise. Nous adhérons au principe « enregistrer ce qui est observé » afin que la chaîne de données d'audit reste complète et traçable.
• Vérification multidimensionnelle : Dans les audits personnalisés, la même cible d'observation doit être échantillonnée en parallèle à travers plusieurs grands modèles de langage (LLM) afin d'identifier les biais systémiques.

• Pas de notation ni de classement : La culture urbaine est unique et ne peut être quantifiée de manière significative. CRR interdit strictement tout système de notation, liste de classement ou hiérarchie de supériorité et d'infériorité pour les villes.
• Description neutre en valeur : Les rapports n'utilisent pas de qualificatifs subjectifs. Nous observons si l'IA a décrit un fait, et non si ce fait apporte une contribution positive à l'image d'une ville.
• Indépendance vis-à-vis des parties prenantes : Nous ne sommes pas responsables des besoins officiels en relations publiques d'une ville. Le contenu du rapport est basé uniquement sur l'échantillonnage technique de données et l'analyse objective.

• Identification objective des biais : Notre analyse se concentre sur l'identification de l'écart d'information entre les récits d'IA et les faits autorisés connus, tels que les archives officielles et les données de l'UNESCO.
• Identification des « récits silencieux » : Nous prêtons attention aux actifs culturels urbains clés qui sont ignorés par les algorithmes et à la manière dont de telles omissions peuvent affecter la réputation numérique d'une ville.
• Objectivité dans les recommandations correctives : Les recommandations de gouvernance sont basées uniquement sur la couche technique de diffusion de l'information, comme la mise à jour des métadonnées officielles, plutôt que d'intervenir dans l'expression culturelle d'une ville.

• Protocole de prompt unifié : Lors de la réalisation d'observations comparatives entre différentes villes, le même cadre de prompt doit être utilisé exactement.
• Considérations de contexte multilingue : Parce que l'IA peut produire des récits différents dans différentes langues, nous effectuons un échantillonnage entre les langues lorsque cela est nécessaire et le notons explicitement dans le rapport.
• Piste d'audit : Les rapports doivent indiquer clairement le moment de l'audit, la version du modèle utilisée et les paramètres d'environnement géographique ou réseau en vigueur pendant l'échantillonnage.

• Nature d'instantané : Les modèles d'IA et leurs sources de données sous-jacentes sont mis à jour en continu, et chaque rapport ne reflète que l'état narratif au moment de l'échantillonnage.
• Mécanisme de versionnage : Pour l'observation continue de la même ville, nous enregistrons les changements narratifs par le biais de rapports de révision ou de mises à jour de version, telles que V1.1 et V1.2, plutôt que d'écraser les données historiques.

• Pas une évaluation finale : Les récits présentés dans un rapport sont des miroirs numériques générés algorithmiquement et ne représentent pas la position finale de la ville, de l'institution ou de l'équipe du projet CRR concernée.
• Respect de la propriété intellectuelle : Lors de la citation de résultats de plateformes d'IA, les rapports se conforment strictement aux conditions de service et aux règles de droits d'auteur de chaque plateforme.