Честность исследований и генеративный ИИ: систематический анализ этических проблем на этапах научной деятельности

Актуальность: Быстрое развитие и использование инструментов генеративного ИИ (GenAI) в академической среде создают сложные и многогранные этические проблемы для пользователей. Ранее исследования в основном уделяли внимание вопросам академической честности, связанным с использованием ИИ студентами; однако недостаточно данных о влиянии GenAI на академические исследования. В данном исследовании изучаются этические проблемы, возникающие при использовании GenAI на разных этапах научной работы, и рассматриваются возможные стратегии поощрения его этического использования в исследовательских целях. Методы: Мы выбрали одну или несколько платформ GenAI, применимых на различных этапах исследования (например, формулирование исследовательских вопросов, проведение обзоров литературы, обработка данных и академическое письмо), и проанализировали их для выявления потенциальных этических проблем, релевантных каждому этапу. Результаты: Анализ выявил ряд этических проблем, включая отсутствие прозрачности, предвзятость, цензуру, фабрикацию (например, галлюцинации и генерацию ложных данных), нарушения авторских прав и проблемы конфиденциальности. Эти результаты подчеркивают необходимость осторожного и вдумчивого использования GenAI. Выводы: Развитие и использование GenAI постоянно эволюционируют, что требует непрерывной глубокой оценки. Мы предлагаем набор практических рекомендаций, которые помогут исследователям эффективно интегрировать эти инструменты при соблюдении фундаментальных принципов этической исследовательской практики.