المكاسب:
- القدرة على تطبيق مبادئ الموافقة المستنيرة وعدم الإيذاء والسرية على البحوث الاجتماعية
- القدرة على إخفاء هوية البيانات بشكل صحيح عن طريق مسح جميع المعرفات المباشرة وغير المباشرة قبل تسليمها إلى الذكاء الاصطناعي
- القدرة على الاستعلام عن سياسة الاحتفاظ بالبيانات الخاصة بأداة الذكاء الاصطناعي المستخدمة واستخدام الوسائط المعتمدة فقط للبيانات الحساسة
يتم إجراء البحث الاجتماعي مع الناس، وهذا يأتي مع مسؤولية ثقيلة. يخبرك الناس عن حياتهم، وآرائهم، وأحيانًا عن تجاربهم الأكثر هشاشة. أخلاقيات البحث هي مجموعة من القواعد للحفاظ على هذه الثقة: عدم الإضرار بالمشاركين، والحصول على موافقتهم، وحماية هويتهم، وعدم إساءة استخدام بياناتهم. وفي عصر الذكاء الاصطناعي، نمت هذه المسؤولية بشكل أكبر، لأن لصق بيانات المشاركين في أداة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعني الآن تسريب تلك البيانات دون علم. في هذه الوحدة، ستتعلم المبادئ الأساسية لأخلاقيات البحث، وكيفية حماية السرية عند استخدام الذكاء الاصطناعي، وكيفية إخفاء هوية البيانات بشكل صحيح (مما يجعل التعرف على الشخص غير ممكن).
ثلاثة مبادئ أساسية هي العمود الفقري لكل بحث اجتماعي. الموافقة المستنيرة: يجب على المشارك أن يفهم ماهية البحث وكيف سيتم استخدام بياناته وأن يقول "نعم" بحرية. عدم الإيذاء: يجب ألا يتسبب البحث في ضرر جسدي أو نفسي أو اجتماعي للمشارك. السرية والسرية: يجب حماية هوية المشارك وبياناته. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تسهيل هذه السياسات (على سبيل المثال، صياغة نص الموافقة، أو التحكم في إخفاء الهوية) أو اختراقها (على سبيل المثال، تحميل نص يمكن التعرف عليه شخصيًا إلى السحابة). والفرق هو ما إذا كان المستخدم واعيا أم لا.
خطوة بخطوة: البحث الأخلاقي والآمن
1. الحصول على الموافقة الأخلاقية. في معظم المؤسسات (الجامعات والمعاهد) تتطلب الأبحاث التي تشمل البشر موافقة لجنة الأخلاقيات (اللجنة التي تتأكد من أن البحث لا يضر المشارك). يساعد الذكاء الاصطناعي في صياغة نص الطلب؛ الموافقة نفسها تعود للمؤسسة.
2. اكتب نص الموافقة بشكل واضح. يجب أن يتم إبلاغ المشارك باللغة التي يفهمها، وليس بلغة قانونية ثقيلة. يقوم الذكاء الاصطناعي بصياغة نص موافقة بسيط وكامل؛ قمت بتأكيد كل بند.
3. إخفاء هوية البيانات قبل تسليمها إلى الذكاء الاصطناعي. يجب إزالة الاسم والعنوان ورقم الهاتف ومكان العمل وتفاصيل التعريف. مجرد حذف الاسم لا يكفي في كثير من الأحيان؛ وصف مثل "مع ثلاثة أطفال، الصيدلي الوحيد في الحي X" يكشف أيضًا عن الشخص.
4. تعرف على الأداة التي تقوم بتخزين البيانات وكيف. تتم معالجة البيانات التي تلصقها في أداة الذكاء الاصطناعي على خوادم تلك الأداة ويمكن استخدامها في التدريب على بعض الخدمات. بالنسبة للبيانات الحساسة، قد يكون هذا غير مقبول؛ استخدم الأدوات ذات ضمان حماية البيانات المعتمدة من قبل مؤسستك.
5. تخزين البيانات بشكل آمن وحذفها في الوقت المناسب. التزم بفترة الاحتفاظ والتزام الحذف الذي وعدت به في موافقتك.
تحذير: يعد لصق بيانات المشاركين الأولية التي تحتوي على معلومات تعريف شخصية (النص المسمى، ومعلومات الاتصال، والبيانات الشخصية الحساسة) في أي أداة للذكاء الاصطناعي انتهاكًا أخلاقيًا وقانونيًا خطيرًا. إخفاء هوية البيانات أولاً؛ إذا لم تتمكن من إخفاء هويتك، فلا تقم أبدًا بإعطاء هذه البيانات إلى أداة خارجية.
ثلاث حالات صغيرة
الحالة 1 - عدم كفاية إخفاء الهوية. قام أحد الباحثين بحذف الأسماء من النصوص وأعطاها للذكاء الاصطناعي. لكن أحد المشاركين قال: "في العام الماضي، باعتباري المفتشة الوحيدة في البلدية..."؛ هذا التعريف وحده أعطى الشخص بعيدا. من خلال مطالبة الذكاء الاصطناعي بـ "العثور على تفاصيل تعريفية في كل نص"، ظهر 11 معرفًا كامنة وتم تعميمها.
الحالة 2 - نص الموافقة مبسط. تمت كتابة نموذج موافقة أحد الفرق بلغة قانونية ثقيلة. وكان المشاركون يوقعون دون فهم. قام YZ بتخفيض النص إلى مستوى القراءة للصف الثامن وجعل كل مقالة باللغة التركية البسيطة. لقد فهم المشاركون الآن حقًا وأبدوا موافقتهم؛ كما وافقت عليه لجنة الأخلاقيات.
الحالة 3 - اختيار السيارة أدى إلى تجنب الأزمة. كان أحد طلاب الدكتوراه على وشك تحميل مقابلات حساسة مع الضحايا إلى أداة عامة للذكاء الاصطناعي لتلخيصها. وذكر مستشاره أن البيانات لم تكن مجهولة المصدر وأن سياسة الاحتفاظ ببيانات السيارة غير معروفة. تم في البداية إخفاء هوية البيانات بالكامل ومعالجتها فقط في بيئة مضمونة لحماية البيانات معتمدة من قبل المؤسسة.
أربعة قوالب قابلة للنسخ
1) التحكم في إخفاء الهوية:
حدد كل التفاصيل في النص أدناه التي يمكن أن تحدد هوية الشخص بشكل مباشر أو غير مباشر: الاسم، والموقع، ومكان العمل، والأدوار الفريدة ("فريدة من نوعها")، والتاريخ، والعلاقة، والمرض، والخصائص النادرة. اقترح إجابة مجهولة المصدر لكل منها (على سبيل المثال، "المشارك 7"، "المقاطعة X"). النص: [هنا]
2) مسودة الموافقة المستنيرة:
قم بصياغة نص الموافقة المستنيرة باللغة البسيطة (مستوى الصف الثامن) للدراسة. ويشمل: الغرض من البحث، وما سيتم القيام به، والمدة، والطوعية وحق الانسحاب، وكيف سيتم تخزين / حذف البيانات، وضمان السرية، والتواصل. تجنب المصطلحات القانونية. الموضوع: [x]
3) فحص المخاطر الأخلاقية:
تصميم بحثي: [ملخص]. المشاركون: [من]. قم بإدراج المخاطر الأخلاقية المحتملة: احتمال الضرر، واختلال توازن القوى، والفئات الضعيفة، ومخاطر الخصوصية، وقضايا الموافقة. تقديم توصية التخفيف لكل خطر. إذا كانت هناك مجموعات هشة، قم بالإشارة إلى نقاط الاهتمام الخاصة.
4) التحكم بسلامة المركبات بالذكاء الاصطناعي:
لدي النوع التالي من البيانات: [type]. قم بإعداد قائمة مرجعية من الأسئلة الأمنية التي يجب أن أطرحها قبل معالجة ذلك في أداة الذكاء الاصطناعي: أين يتم تخزين البيانات، هل يتم استخدامها في التعليم، هل هي مجهولة المصدر، هل هناك موافقة مؤسسية، هل هي بيانات حساسة؟ اقتراح معايير القرار.
موجه ضعيف / موجه قوي
حث ضعيف:
لخص سجل المقابلة هذا: "أنا عائشة يلماز، معلمة في كاديكوي، كانت زوجتي العام الماضي..." [نص بالاسم الكامل وبطاقة الهوية]
يؤدي هذا إلى تسريب بيانات الاعتماد مباشرة إلى الأداة الخارجية - وهو انتهاك خطير للخصوصية. البيانات ليست مجهولة المصدر على الإطلاق.
مطالبة قوية:
لخص النص أدناه. تم إخفاء هوية النص مسبقًا: تم استبدال الأسماء برموز مثل "المشارك 3"، وتم استبدال المواقع بعبارات عامة مثل "المقاطعة X"، وتم حذف تفاصيل التعريف. إضافة معرف جديد؛ لا تتوصل إلى استنتاج من شأنه أن ينتهك عدم الكشف عن هويتك. النص: [نص مجهول]
الفرق: في النهج الثاني، هوية المشارك لا تصل إلى الأداة على الإطلاق؛ الخصوصية محمية منذ البداية.
المبادئ الأخلاقية وممارسة الذكاء الاصطناعي
المبدأ
معنى
المخاطرة مع الذكاء الاصطناعي
الحماية
موافقة مستنيرة
موافقة حرة مستنيرة
—
نص موافقة بسيط
لا ضرر ولا ضرار
لا ضرر على المشاركين
إسناد خاطئ
تدقيق الولاء
الخصوصية
الهوية محمية
تسرب البيانات
إخفاء الهوية
أمن البيانات
تخزين آمن
المعالجة السحابية
مركبة معتمدة
الصدق
لا المناسب
هلوسة
التحقق من المصدر
الأخطاء الشائعة
- أعتقد أنني حذفت الاسم للتو وجعلته مجهولاً. الواصفات غير المباشرة ("الوحيدة") تكشف عن الشخص.
- لصق بيانات المعرف الأولية في الأداة الخارجية. إنها واحدة من أخطر انتهاكات الخصوصية.
- كتابة نص الموافقة بلغة اصطلاحية. الموافقة غير المفهومة ليست موافقة حقيقية.
- عدم معرفة سياسة بيانات المركبة. تعرف على مكان تخزين بياناتك واستخدامها.
- التعامل مع الموافقة الأخلاقية كإجراء شكلي. لجنة الأخلاقيات تحمي المشارك؛ خذ الأمر على محمل الجد.
باختصار
قلب البحث الاجتماعي هو المسؤولية تجاه المشارك. الموافقة المستنيرة، وعدم الضرر، والسرية هي العمود الفقري لكل دراسة. منظمة العفو الدولية. يمكن أن يساعد في تبسيط نص الموافقة، وفحص المخاطر الأخلاقية، والتحكم في إخفاء الهوية. لكن تقديم بيانات الهوية الأولية إلى أداة الذكاء الاصطناعي يعد انتهاكًا خطيرًا؛ قم بإخفاء هوية البيانات تمامًا أولاً، وقم بمسح المعرفات غير المباشرة، واستخدم فقط الأدوات الآمنة المعتمدة من مؤسستك، وحافظ على كل الوعود التي تقطعها. الأخلاق ليست زينة للبحث، بل هي شرط أساسي.
مهمة التطبيق
قم بإعداد نسخة نصية قصيرة (حررها بنفسك) تتضمن معلومات تعريفية. البحث عن جميع المعرفات المباشرة وغير المباشرة من الذكاء الاصطناعي وتعميمها باستخدام قالب "التحكم في إخفاء الهوية"؛ احسب عدد المعرفات السرية التي تظهر. بعد ذلك، قم بإنشاء نص موافقة بسيط باستخدام "مسودة الموافقة المستنيرة" واطلب من صديق قراءتها لاختبار ما إذا كانت مفهومة حقًا.
قائمة مرجعية
- [ ] لقد قمت بالتحقق من متطلبات وإجراءات الموافقة الأخلاقية.
- [ ] لقد كتبت نص الموافقة بلغة بسيطة ومفهومة.
- [ ] قمت بمسح جميع المعرفات المباشرة وغير المباشرة قبل إعطاء البيانات إلى الذكاء الاصطناعي.
- [ ] لقد تعلمت سياسة الاحتفاظ بالبيانات الخاصة بأداة الذكاء الاصطناعي التي أستخدمها.
- [ ] لقد استخدمت فقط الوسائط المعتمدة والآمنة للبيانات الحساسة.