要約
科学研究における生成型人工知能（AI）、特に大規模言語モデル（LLM）の急速な普及は、倫理的ガイドラインの開発を上回り、トリプル・トゥー問題（高水準の倫理的イニシアチブの多さ、文脈や実用的関連性に欠ける抽象的すぎる原則、利益や効用よりも制約やリスクに焦点を当てすぎる問題）を引き起こしている。原理主義（抽象的な倫理原則への依存）、形式主義（ルールの厳格な適用）、技術的解決主義（技術的解決への過度の強調）を含む既存のアプローチは、科学研究の実践におけるAIの倫理的課題に対処するための実践的指針をほとんど提供しない。抽象的な原則と日々の研究実践との間のギャップを埋めるために、ここではユーザー中心の現実主義にインスパイアされたアプローチを提案する。倫理的なAI利用のための5つの具体的な目標を概説する：1）バイアスの緩和戦略を含む、モデルのトレーニングと出力の理解、2）プライバシー、機密性、著作権の尊重、3）剽窃やポリシー違反の回避、4）代替手段と比較して有益なAIの適用、5）透明性と再現性のあるAIの使用。各目標には、実行可能な戦略と、誤用や是正措置の現実的な事例が添えられている。私は、倫理的なAIの適用には、単独の性能評価基準ではなく、既存の代替手段に対する有用性を評価することが必要であると主張する。さらに、AIによる研究の透明性と再現性を高めるための文書化ガイドラインを提案する。今後は、イノベーションを促進しながら責任あるAIの利用を促進するために、的を絞った専門家の育成、トレーニングプログラム、バランスの取れた執行メカニズムが必要である。これらの倫理指針を洗練させ、新たなAIの能力に適応させることで、研究の完全性を損なうことなく、科学の進歩を加速させることができる。
要約(オリジナル)
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.
arxiv情報
| 著者 | Zhicheng Lin |
| 発行日 | 2024-10-03 16:13:55+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |