論文の概要: Five ethical principles for generative AI in scientific research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15284v2
- Date: Mon, 12 Feb 2024 05:11:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 20:44:14.101223
- Title: Five ethical principles for generative AI in scientific research
- Title（参考訳）: 科学研究における生成AIの5つの倫理的原則
- Authors: Zhicheng Lin
- Abstract要約: 生成する人工知能ツールは、学術研究と現実世界の応用を急速に変えつつある。
本稿では,5つのテーマにまたがる分析と緩和戦略を開発することで,最初の枠組みを提供する。
我々は、専門家のトレーニングと合理的な執行と組み合わせたグローバルコンセンサスが、研究の完全性を守りながら、AIのメリットを促進する上で重要であると論じている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Generative artificial intelligence tools like large language models are
rapidly transforming academic research and real world applications. However,
discussions on ethical guidelines for generative AI in science remain
fragmented, underscoring the urgent need for consensus based standards. This
paper offers an initial framework by developing analyses and mitigation
strategies across five key themes: understanding model limitations regarding
truthfulness and bias; respecting privacy, confidentiality, and copyright;
avoiding plagiarism and policy violations when incorporating model output;
ensuring applications provide overall benefit; and using AI transparently and
reproducibly. Common scenarios are outlined to demonstrate potential ethical
violations. We argue that global consensus coupled with professional training
and reasonable enforcement are critical to promoting the benefits of AI while
safeguarding research integrity.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルのような生成的人工知能ツールは、学術研究や現実世界の応用を急速に変えつつある。
しかし、科学における生成AIの倫理的ガイドラインに関する議論は断片的であり、コンセンサスに基づく標準の緊急の必要性が強調されている。
本論文は,真偽と偏見に関するモデル制約の理解,プライバシ,機密性,著作権の尊重,モデル出力を取り入れた際の盗作行為やポリシー違反の回避,アプリケーション全体のメリットの確保,透過的かつ再現的なAIの使用,5つの主要なテーマにわたる分析と緩和戦略の展開を通じて,最初のフレームワークを提供する。
一般的なシナリオは、潜在的な倫理的違反を示すために概説されている。
グローバルコンセンサスとプロのトレーニングと合理的な実施が、研究の整合性を守りながらaiのメリットを促進する上で重要である、と論じている。
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