論文の概要: Navigating Ethical Challenges in Generative AI-Enhanced Research: The ETHICAL Framework for Responsible Generative AI Use
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09021v1
- Date: Wed, 11 Dec 2024 05:49:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-02 07:48:14.189283
- Title: Navigating Ethical Challenges in Generative AI-Enhanced Research: The ETHICAL Framework for Responsible Generative AI Use
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAI強化研究における倫理的挑戦:責任あるジェネレーティブAI利用のための倫理的枠組み
- Authors: Douglas Eacersall, Lynette Pretorius, Ivan Smirnov, Erika Spray, Sam Illingworth, Ritesh Chugh, Sonja Strydom, Dianne Stratton-Maher, Jonathan Simmons, Isaac Jennings, Rian Roux, Ruth Kamrowski, Abigail Downie, Chee Ling Thong, Katharine A. Howell,
- Abstract要約: 生成人工知能(GenAI)の急速な普及は、機会と倫理的課題の両方を提示する。
本稿では、研究におけるGenAIの責任を負うための実践的ガイドであるETHICALフレームワークを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The rapid adoption of generative artificial intelligence (GenAI) in research presents both opportunities and ethical challenges that should be carefully navigated. Although GenAI tools can enhance research efficiency through automation of tasks such as literature review and data analysis, their use raises concerns about aspects such as data accuracy, privacy, bias, and research integrity. This paper develops the ETHICAL framework, which is a practical guide for responsible GenAI use in research. Employing a constructivist case study examining multiple GenAI tools in real research contexts, the framework consists of seven key principles: Examine policies and guidelines, Think about social impacts, Harness understanding of the technology, Indicate use, Critically engage with outputs, Access secure versions, and Look at user agreements. Applying these principles will enable researchers to uphold research integrity while leveraging GenAI benefits. The framework addresses a critical gap between awareness of ethical issues and practical action steps, providing researchers with concrete guidance for ethical GenAI integration. This work has implications for research practice, institutional policy development, and the broader academic community while adapting to an AI-enhanced research landscape. The ETHICAL framework can serve as a foundation for developing AI literacy in academic settings and promoting responsible innovation in research methodologies.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーション人工知能(GenAI)の研究における急速な採用は、慎重にナビゲートすべき機会と倫理的課題の両方を示している。
GenAIツールは、文献レビューやデータ分析などのタスクの自動化を通じて研究効率を向上させることができるが、その使用はデータの正確性、プライバシ、バイアス、研究の完全性といった側面への懸念を高める。
本稿では、研究におけるGenAIの責任を負うための実践的ガイドであるETHICALフレームワークを開発する。
実際の研究状況において、複数のGenAIツールを調べる構成主義のケーススタディを採用することで、このフレームワークは7つの重要な原則で構成されている。
これらの原則を適用することで、研究者はGenAIの利点を活用しながら研究の完全性を維持することができる。
この枠組みは、倫理的問題に対する認識と実践的な行動ステップの間に重要なギャップに対処し、研究者に倫理的GenAI統合のための具体的なガイダンスを提供する。
この研究は、AIによって強化された研究の状況に適応しつつ、研究の実践、制度的政策開発、より広範な学術的コミュニティに影響を及ぼす。
ETHICALフレームワークは、学術的な環境でAIリテラシーを開発し、研究方法論における責任あるイノベーションを促進する基盤として機能する。
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