論文の概要: Beyond principlism: Practical strategies for ethical AI use in research practices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15284v5
- Date: Thu, 03 Oct 2024 16:13:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-04 17:53:13.223490
- Title: Beyond principlism: Practical strategies for ethical AI use in research practices
- Title（参考訳）: プリンシプリズムを超えて : 研究実践における倫理的AI活用の実践戦略
- Authors: Zhicheng Lin,
- Abstract要約: 科学研究における生成的人工知能の急速な採用は、倫理的ガイドラインの開発を上回っている。
既存のアプローチは、科学研究の実践においてAIの倫理的課題に取り組むための実践的なガイダンスをほとんど提供しない。
抽象的な原則と日々の研究実践のギャップを埋めるために,ユーザ中心の現実主義に触発されたアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The rapid adoption of generative artificial intelligence (AI) in scientific research, particularly large language models (LLMs), has outpaced the development of ethical guidelines, leading to a Triple-Too problem: too many high-level ethical initiatives, too abstract principles lacking contextual and practical relevance, and too much focus on restrictions and risks over benefits and utilities. Existing approaches, including principlism (reliance on abstract ethical principles), formalism (rigid application of rules), and technical solutionism (overemphasis on technological fixes), offer little practical guidance for addressing ethical challenges of AI in scientific research practices. To bridge the gap between abstract principles and day-to-day research practices, a user-centered, realism-inspired approach is proposed here. It outlines five specific goals for ethical AI use: 1) understanding model training and output, including bias mitigation strategies; 2) respecting privacy, confidentiality, and copyright; 3) avoiding plagiarism and policy violations; 4) applying AI beneficially compared to alternatives; and 5) using AI transparently and reproducibly. Each goal is accompanied by actionable strategies and realistic cases of misuse and corrective measures. I argue that ethical AI application requires evaluating its utility against existing alternatives rather than isolated performance metrics. Additionally, I propose documentation guidelines to enhance transparency and reproducibility in AI-assisted research. Moving forward, we need targeted professional development, training programs, and balanced enforcement mechanisms to promote responsible AI use while fostering innovation. By refining these ethical guidelines and adapting them to emerging AI capabilities, we can accelerate scientific progress without compromising research integrity.
- Abstract（参考訳）: 科学研究、特に大規模言語モデル(LLM)における生成的人工知能(AI)の急速な採用は、倫理的ガイドラインの開発を上回り、トリプルトイニシアチブ(トリプルトイニシアチブ)へと繋がる。
既存のアプローチとしては、プリンシプル主義(抽象的倫理的原則への信頼)、フォーマリズム(規則の厳格な適用)、技術的解決主義(技術的修正の過大評価)などがあり、科学研究の実践においてAIの倫理的課題に対処するための実践的なガイダンスはほとんどない。
抽象的な原則と日々の研究実践のギャップを埋めるために、ユーザ中心の現実主義に触発されたアプローチを提案する。
倫理的AI利用のための5つの具体的な目標を概説している。
1) バイアス緩和戦略を含むモデルトレーニングとアウトプットの理解
2 プライバシー、秘密、及び著作権を尊重すること。
3 盗作及び政策違反を避けること。
4)AIを代替品と比較して有益に適用すること。
5) 透過的かつ再現的にAIを使用する。
それぞれの目標には、実行可能な戦略と、誤用と修正措置の現実的なケースが伴っている。
倫理的AIアプリケーションは、独立したパフォーマンスメトリクスではなく、既存の選択肢に対してそのユーティリティを評価する必要があります。
さらに、AI支援研究における透明性と再現性を高めるためのドキュメントガイドラインを提案する。
今後は、イノベーションを育みながら責任あるAI利用を促進するために、プロフェッショナルな開発、トレーニングプログラム、バランスのとれた執行メカニズムを目標にする必要があります。
これらの倫理的ガイドラインを洗練し、新たなAI能力に適合させることで、研究の完全性を損なうことなく、科学的進歩を加速することができる。
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