פרויקט מקצה לקצה: עיבוד אוסף ארכיון עם בינה מלאכותית

רווחים:

• יכולת עיבוד אוסף בזרימת עבודה בת 7 שלבים, מסינון אתי ועד לפרסום, עם מחסום אנושי בכל שלב
• הבן כיצד מחסומים מוקדמים מונעים משגיאה (תאריך/שם שגויים) להתפשט בכל השרשרת
• יכולת ליישם את העקרונות של שימור קובץ המאסטר, לא חיסכון באימות, והכרזה על השימוש ב-AI בפרויקט הוליסטי

יחידות קודמות כיסו מיומנויות אישיות: דיגיטציה, תמלול, מטא נתונים, סריקה, תרגום, אימות, ניתוח דפוסים, אחזור, שימור ואתיקה. היחידה הסופית הזו משלבת את הכל. פרויקט ארכיון אמיתי חווה את השלבים הללו לא בנפרד אלא כזרימת עבודה מקושרת. כאן נראה כיצד ניתן לעבד אוסף מתחילתו ועד סופו באמצעות תהליך נתמך בינה מלאכותית אך נשלט על ידי אדם, צעד אחר צעד ועם שרשרת בקרה.

המטרה היא למקם את הבינה המלאכותית כשותפה ש"מאיץ כל שלב אבל אין לה מילה סופית על אף שלב". כשתסיימו את היחידה הזו, תישארו עם שיטה הוליסטית שהופכת ערימה מבולגנת של מסמכים לאוסף מוכן למחקר, מאומת ונקי מבחינה אתית.

תרחיש: מה שיש לנו

נניח שאתה מקבל אוסף של 250 מסמכים: חלקם מודפסים (תכתובות מודפסות, פרסומות), חלקם כתבי יד (מכתבים, מחברות), מתאריכים שונים, חלקם מכילים נתונים אישיים רגישים. מטרה: לבצע דיגיטציה, תמלול, קטלוג והפיכת אוסף זה לזמין לחוקרים. בואו נפרק את התהליך לשבעה שלבים.

זרימת עבודה בת שבעה שלבים

שלב 1 - הערכה ומיון אתי. הכירו קודם את האוסף. אילו מסמכים מכילים נתונים אישיים רגישים? מה מצב זכויות היוצרים? האם יש רגישות תרבותית? סריקה זו קובעת אילו מסמכים ניתן לתת לכלי AI מבוססי ענן ואילו יעובדו רק בסביבה סגורה/מאושרת. אם מדלגים על שלב זה, הפרויקט כולו נמצא בסיכון אתי.

שלב 2 - דיגיטציה. סרוק מסמכים ברזולוציה גבוהה (לפחות 300-400 DPI, ניגודיות טובה). שמור את הקבצים המקוריים (המאסטר) ללא נגיעה; כל העיבוד יתבצע על גבי העותקים.

שלב 3 - חילוץ טקסט. החל OCR עבור מסמכים מודפסים ו-HTR עבור כתב יד. בקש מה-AI לנקות את הפלט הגולמי עם הוראת "הגהה בטוחה" - שגיאות אופטיות/זיהוי בלבד, ללא הערות תוכן, מקומות בלתי קריאים [?]. קריאה חלופית ושליטה פליאוגרפית עבור כתב היד העות'מאני.

שלב 4 - מטא נתונים וקיטלוג. ערכו מטא נתונים סטנדרטיים (Dublin Core/ISAD(G)) עבור כל מסמך; עם אישור מ"להשאיר שדה לא קיים ריק". מפה את מונחי הנושא לרשימה המבוקרת. אמת תאריכים ושמות עם תיעוד.

שלב 5 - העשרה ודפוסים. לחלץ ישויות (אדם/מקום/ארגון), לנרמל, לייצר קווי מתאר יחסים וציר זמן. אמת כל דפוס במסמך; אין קשרים מתוכננים ואין כרונולוגיה.

שלב 6 - כלי גישה. הפקת מתווה סיוע למציאת לאיסוף; לבסס את קטע ההיסטוריה רק ​​על הערות מאומתות. סמן בבירור הגבלות גישה (פרטיות/זכויות יוצרים).

שלב 7 - אימות, הצהרה ופרסום. אמת שדות קריטיים (תאריך, שם, ציטוט, הפניה) פעם אחרונה. הצהיר על שימוש ב-AI. המומחה נותן אישור סופי; האוסף נפתח למחקר.

טיפ: שים "מחסום אנושי" בכל שלב: מומחה מאמת את הפלט של ה-AI לפני המעבר לשלב הבא. ללא המחסומים הללו, שגיאה בשלב הראשון (תאריך בקריאה שגויה) תתפשט בכל השרשרת ובסופו של דבר תדלוף לקטלוג, לתבנית ולמדריך.

שולחן שרשרת בקרה

במה

העבודה של AI

מחסום אנושי

1. מיון אתי

סימון נתונים רגישים

החלטת התקנה

2. דיגיטציה

(שיפור תמונה)

איכות, הגנה מאסטר

3. חילוץ טקסט

OCR/HTR + תיקון מאובטח

אימות שם/תאריך/קריאה

4. מטא נתונים

טיוטה סטנדרטית

אישור שדה, התאמת מונחים

5. דפוס

ישות, מערכת יחסים, ציר זמן

אימות במסמך

6. כלי גישה

מציאת טיוטת סיוע

אישור היסטוריה ואילוץ

7. שחרר

—

אישור סופי, הצהרה

שלושה מיני תיקים

מקרה 1 - נתפסה טעות בשרשרת. בפרויקט אחד, בשלב 3, התאריך של מסמך היה "1868" במקום "1888". אם מחסום שלב 3 לא היה קולט את השגיאה הזו, התאריך היה מתפרס על פני הקטלוג (4), ציר הזמן (5) והמדריך (6). הודות למחסום, הבאג תוקן במקום אחד. לקח: בדיקה מוקדמת מונעת מהשגיאה להתפשט בשרשרת.

מקרה 2 - סינון אתי הציל את הפרויקט. 18 מתוך 250 המסמכים הכילו נתונים רגישים של אנשים חיים. מיון אתי בשלב 1 סימן את אלה; 18 המסמכים הללו טופלו בסביבה סגורה, השאר בכלים סטנדרטיים. זו הייתה הפרה חמורה אם הסריקה הייתה מדלגת והכול הועלה לענן. שיעור: מיון אתיקה הוא הצעד הראשון, לא תיקון שנוסף מאוחר יותר.

מקרה 3 - זמן ומאמץ. בשיטה המסורתית, ייקח כ-8-10 חודשים לעיבוד מלא של אוסף של 250 מסמכים. עם זרימת העבודה של נקודות המחסום הנתמכות בבינה מלאכותית, התהליך צומצם לכ-3 חודשים. אבל החיסכון לא הגיע מ"AI עשה הכל", אלא מ"AI עשה את העבודה המכנית, התמקד באימות אנושי". הזמן שהוקדש לאימות לא פחת; הזמן המוקדש לעבודה מכנית פחת.

ארבע תבניות הניתנות להעתקה

1) תוכנית ראשונית של הפרויקט:

יש לי אוסף של [מספר] מסמכים: [תערובת של דפוס/כתב יד], [נקודה], חלקם עשויים להכיל נתונים רגישים. צור תוכנית זרימת עבודה בת 7 שלבים כדי לבצע דיגיטציה וקטלוג של אוסף זה: ציין את משימת הבינה המלאכותית ואת נקודת המחסום האנושית בכל שלב. שים את בדיקת האתיקה במקום הראשון.

2) רשימת בדיקה למעבר שלבים:

סיימתי שלב [שם במה]. הפק רשימת בדיקה של נקודות קריטיות שעלי לאמת לפני המעבר לשלב הבא: אילו עובדות (תאריך/שם/הפניה) צריך לאמת, אילו טעויות יכולות להפיץ במעלה השרשרת? יש לי את האישור הסופי; אתה נותן לי את רשימת הבדיקה.

3) בקרת איכות מקצה לקצה:

להלן כל השכבות של מסמך מעובד: תמלול, מטא נתונים, נכסים שחולצו. אי מושגים באיור בין שכבות: האם תאריך בתעתיק תואם את המטא נתונים, האם הישויות אכן קיימות בטקסט? הטלת תיקון; צור רשימה של חוסר עקביות. שכבות: [כאן]

4) סגירת פרויקט והכרזה:

בפרויקט האיסוף הזה, השתמשתי בבינה מלאכותית בשלבים הבאים: [רשימה]. לתיעוד הפרויקט: (1) באיזו תמיכת בינה מלאכותית נעשה שימוש באיזה שלב, (2) כיצד בוצע אימות אנושי, (3) אילו מגבלות/אילוצים יש - כתוב הערת סיום כנה וטיוטה של ​​הצהרת שימוש בבינה מלאכותית הכוללת את אלה.

הנחיה חלשה / הנחיה חזקה

חלש:

עבד את האוסף הזה ביסודיות עם AI והכין אותו למחקר.

הוראת "עשה הכל" יחידה עוקפת בדיקות אתיות, מחסומים ואימות; שגיאות מתפשטות לאורך השרשרת.

חזק:

הגדר זרימת עבודה בת 7 שלבים עבור האוסף הזה, עם מחסום אנושי בכל שלב. תן לשלב הראשון להיות מיון אתיקה/פרטיות. הפלט שמפיק ה-AI בכל שלב יאומת לפני המעבר לשלב הבא; סמן עובדות קריטיות (תאריך/שם/הפניה). בשום שלב אין ל-AI את המילה האחרונה.

ההבדל: מבנה מדורג, עדיפות אתית, מחסומים ועקרון "לאנשים יש את המילה האחרונה" הופכים את הפרויקט כולו לבטוח ובר הגנה.

טעויות נפוצות

• משאירים את המיון האתי לסוף. סריקת פרטיות/זכויות יוצרים היא הצעד הראשון; אם זה יתווסף מאוחר יותר, ההפרה כבר התרחשה.
• עקיפת מחסומים. שגיאה שאינה מאומתת מתפשטת בכל השרשרת.
• לא מגן על קובץ המאסטר. אם המקור לא נשמר ללא נגיעה, ההחזרה הופכת לבלתי אפשרית.
• חוסך באימות. AI מקצר עבודה מכנית; אם זמן האימות מתקצר, האיכות יורדת.
• לא מכריז על השימוש ב-AI. שקיפות היא חלק מהאמינות המדעית של האוסף.

לסיכום

פרויקט ארכיון מקצה לקצה מחבר מיומנויות אישיות לשרשרת של שליטה: סריקה אתית, דיגיטציה, חילוץ טקסט, מטא נתונים, דפוס, כלי אחזור ופרסום. בכל שלב, AI מאיץ עבודה מכנית; בכל שלב, למחסום אנושי יש את המילה האחרונה. מיון אתי הוא השלב הראשון, קובץ המאסטר מוגן, שגיאות נתפסות מוקדם כדי שלא יתפשטו בשרשרת, והשימוש ב-AI מוצהר ביושר. החיסכון מגיע לא מה-AI שעושה הכל, אלא מהאדם המשוחרר מעבודה מכנית והתמקדות באימות. AI מאיץ; האדם מבטיח את הדיוק והשלמות של ההיסטוריה.

משימת יישום

בחר אוסף קטן (10-20 מסמכים; חומר משלך או סט לדוגמה). צור זרימת עבודה בת 7 שלבים עם התבנית "תוכנית התחלת פרויקט". הפעל לפחות שני מסמכים בזרימה זו: סריקה אתית, חילוץ טקסט, מטא נתונים ושכבת דפוס. אמת כל שלב באמצעות "רשימת בדיקה למעבר שלבים". לבסוף, תיעד את השימוש שלך ב-AI עם התבנית "סגירת פרויקט והצהרה". שימו לב אילו טעויות נתפסו בנקודות ביקורת מוקדמות.

רשימת בדיקה

• [ ] עשיתי את מיון האתיקה/פרטיות בשלב הראשון.
• [ ] שמרתי את קבצי המאסטר ללא נגיעה.
• [ ] שמתי מחסום אנושי בכל שלב.
• [ ] אימתתי עובדות קריטיות לפני שהן הופצו במעלה השרשרת.
• [ ] הכרזתי על השימוש ב-AI בסגירת הפרויקט.

מבחן מודול

1. מהו המיקום המתאים ביותר לבינה מלאכותית בהיסטוריה ובארכיון?

• א) AI הוא כלי סיכום, עריכה וניסוח; הערה, ביקורת מקור ואחריות סופית שייכים למומחה ✔
• ב) בינה מלאכותית יכולה להחליט על האותנטיות והמשמעות של המסמך בעצמה, כמו היסטוריון
• ג) בינה מלאכותית פועלת רק לתרגום טקסט, אין לה שום קשר למשימות ארכיון אחרות
• ד) מאחר שהבינה המלאכותית היא תמיד יותר חסרת פניות מבני האדם, יש להשאיר לה את הפרשנות ההיסטורית.

תיאור: בינה מלאכותית; זהו עוזר שעורך, סורק, מתרגם ומפיק טיוטות של טקסט. ביקורת מקור, פרשנות, ביסוס סיבה-תוצאה והחלטה סופית שייכים למומחה; פלט לא מאומת עלול להוביל למקור מפוברק, תאריך שקרי או אנכרוניזם.

2. מהי ההזיה שמייצרת בינה מלאכותית במחקר היסטורי?

• א) בינה מלאכותית מעבדת מסמך לאט מאוד
• ב) בינה מלאכותית מפברקת מקור, ציטוט או אירוע לא קיים כאמיתיים ✔
• ג) מסמך ניזוק פיזית
• ד) קטלוג ארכיון אינו מעודכן

הסבר: הזיה היא כאשר בינה מלאכותית מפברקת בביטחון מידע, מקורות, ציטוטים או אירועים שאינם קיימים בפועל. למרות שצורתו נראית מושלמת, תוכנו אינו אמיתי; לכן, בכל קטלוג התייחסות, כל ציטוט חייב להיות מאומת במקור המקורי.

3. מהי הגישה הטובה ביותר לתיקון פלט OCR על ידי בינה מלאכותית?

• א) בקשה מהטקסט להיות שוטף ויפה ולהשלים באופן הגיוני את החלקים החסרים.
• ב) לאפשר לו לתקן את כל המספרים והתאריכים בהתבסס על הקשר
• ג) מבקש ממנו לתקן שגיאות זיהוי אופטי בלבד, להשאיר אזורים בלתי קריאים [?] ולא לשנות מספרים/תאריכים ✔
• ד) בקשה מהתלמיד למלא את המילים הבלתי קריאות בניחוש הסביר ביותר.

הסבר: כלל הזהב בתיקון OCR הוא לתקן רק שגיאות זיהוי אופטי ברורות (כגון rn עד m, l עד 1); לא לפרש או להשלים את תוכן הטקסט. אזורים בלתי קריאים מסומנים ב-[?]; המספרים והתאריכים אינם משתנים, הם מאומתים עם התמונה.

4. מה יש לשאול מבינה מלאכותית בכל הנוגע לקריאת מילה שהקול שלה לא כתוב בטקסט עות'מאני?

• א) תן קריאה בודדת ומדויקת ובכך לזרז את העבודה
• ב) בחירת המילה שתהפוך את המשמעות לשוטפת ביותר והשלמת החסר
• ג) השלמת החלקים הבלתי קריאים מתוך הידע הכללי שלו.
• ד) מתן חלופות קריאה אפשריות וסימון אזורים מעורפלים במקום להטיל קריאה סופית ✔

הסבר: בטורקית עות'מאנית, תנועות קצרות לרוב לא נכתבות; הבדל תנועות/אות בודדות (אבול וקאבול, וואלי ווואלי) משנה לחלוטין את המשמעות. לכן, במקום להטיל קריאה סופית, יש לשאול חלופות אפשריות, לשמר אזורים בלתי קריאים, ולהותיר את ההחלטה הסופית לפליאוגרף.

5. מהי הדרך היעילה ביותר למנוע הזיות כאשר AI מייצר טיוטה של ​​מטא נתונים (רשומה קטלוגית)?

• א) הענק הרשאה מפורשת להשאיר את השדה הזה ריק אם הוא לא כלול במסמך ✔
• ב) בקשה למלא כל שדה ולא להשאירו חלק.
• ג) הערכת תאריך על סמך תוכנם של מסמכים ללא תאריך
• ד) מתן אפשרות לבינה מלאכותית ליצור את קוד ההתייחסות

תיאור: לחץ מילוי מאלץ את הבינה המלאכותית להרכיב את המסמך על ידי ניחוש התאריך או היוצר שאינם במסמך. המגן החזק ביותר נגד זה הוא מתן הרשאה מפורשת להשאיר את השדה ריק אם הוא לא במסמך; בנוסף, מונחי נושא ממופים לאוצר מילים מבוקר.

6. כיצד יש למקם תקציר מסמך שהופק על ידי בינה מלאכותית במחקר היסטורי?

• א) כראיה מהימנה שניתן לצטט ישירות
• ב) כמפת גילוי המפנה אותך למסמך בפועל; הראיות לקוחות מהמסמך המקורי ✔
• ג) כמשאב הולם שיכול להחליף את המסמך עצמו
• ד) כטקסט שניתן להשתמש בו במחקר מבלי לחזור אי פעם למסמך

תיאור: הסיכום הוא מפת גילוי, לא הוכחה. יש משהו כזה במסמך הזה, זה אומר לך תראה; זה לא אומר בדיוק מה זה אומר במסמך. אם יש לכלול אירוע, ציטוט או נתונים במחקר, יש לקחת אותם מילה במילה מהמסמך המקורי.

7. מהי הדרך הנכונה להימנע מאנכרוניזם בעת תרגום מסמך היסטורי לפרסום?

• א) החלפת כל תנאי התקופה במקבילה הקרובה ביותר להיום
• ב) להעביר את הטקסט שוטף ומודרני ככל האפשר
• ג) השאר את כותרות התקופה ושמות המוסדות ייחודיים והוסף הסבר ✔
• ד) התאמת שמות מתאימים לשימושם הנוכחי

הסבר: אנכרוניזם הוא העברה שגויה של אלמנטים מתקופה אחת לתקופה אחרת. שינוי כותרות התקופה, שמות המוסדות והשמות האישיים למונחים של היום מעביר את הקורא לעולם שאינו שייך לתקופה. הדרך הנכונה היא לשמור את מונח התקופה ולהוסיף הסבר לידו.

8. כיצד לוודא שהפניה לארכיון (שם קרן, מספר תיק) שניתנה על ידי בינה מלאכותית היא אמיתית?

• א) סומך על הפניה כי הפורמט שלה נראה נכון
• ב) על ידי שאלת ה-AI שוב אם ההתייחסות נכונה
• ג) קבלת ההתייחסות כנכונה כי היא משכנעת ומפורטת
• ד) על ידי איתור ואימות אישי של ההפניה בקטלוג הארכיון או מקור אמין ✔

תיאור: בינה מלאכותית יכולה לייצר הפניות שהן מושלמות בצורתן אך אינן קיימות בפועל; הפניה פיקטיבית היא באותה צורה כמו הפניה אמיתית. הדרך היחידה להוכיח שקיימת הפניה היא למצוא אותה במקום שבו נמצא המקור המקורי (קטלוג ארכיון, ספרייה).

9. כיצד יש להעריך דפוס שנמצא בעת ביצוע ניתוח דפוסים (NER, רשת, ציר זמן) עם בינה מלאכותית?

• א) כהשערה שצריך לאמת במסמך; נקודת התחלה, לא תוצאה ✔
• ב) כממצא סופי שאינו מצריך אימות
• ג) זוהי עובדה אובייקטיבית שאין עליה עוררין כי היא מספרית.
• ד) כתוצאה מכך ניתן להכניס למחקר ישיר כי הוא מצא בינה מלאכותית

הסבר: כל דפוס הוא השערה, לא ראיה. יש לקשר ישויות למקור, יש לנרמל איותים שונים (של אותו אדם/מקום) באישור אנושי, יש לפקפק במספרים על נתונים חסרים והטיית דגימה, ואין לבצע כרונולוגיה של אירועים ללא תאריך.

10. מדוע מצריך תשומת לב מיוחדת הסעיף בהיסטוריה ביוגרפית/מוסדית בעזר מציאת?

• א) סעיף זה אינו חשוב וניתן לפרסם אותו ללא אימות
• ב) מכיוון שבינה מלאכותית יכולה להוסיף אירועים מפוברקים, תאריכים שקריים וכותרות בסעיף זה, עליה להסתמך רק על מקורות מאומתים ✔
• ג) ניתן להשתמש בבינה מלאכותית בבטחה מכיוון שהיא אינה עושה טעויות בכתיבת היסטוריה.
• ד) רק חוקרים ממלאים את החלק הזה, הארכיונאי לא מעוניין

תיאור: קטע ההיסטוריה הוא המקום שבו הזיות מתגנבות לרוב: הבינה המלאכותית יכולה להכניס אירועים לא קיימים, תאריכים שקריים וכותרות מומצאות תוך כתיבת טקסט שוטף ממידע כללי על אדם או מוסד. סעיף זה צריך להתבסס על מקורות מאומתים בלבד.

11. כיצד אמורה בינה מלאכותית לענות על שאלת עובדה של חוקר בשירות התייחסות (ייעוץ)?

• א) התשובה לשאלה צריכה להינתן ישירות וכעובדה וודאית.
• ב) יש להמציא תאריך או שם אמין ולהעבירו לחוקר.
• ג) במקום לתת עובדות ישירות, עליו להפנות את החוקר לאוסף ולמקור הרלוונטיים ✔
• ד) הוא צריך לספק תשובה מלאה כדי שהחוקר לא יצטרך ללכת למקור.

הסבר: בשירות הפניות, בינה מלאכותית לא צריכה לתת תשובה עובדתית ישירה, אלא לכוון את החוקר למקור. מכיוון שהתשובה העובדתית הישירה שניתנה על ידי בינה מלאכותית עשויה להיות מפוברקת והחוקר עלול בטעות בה כמקור. במקום לומר "התשובה היא זו", יש לומר "הסתכל על המסמכים האלה באוסף הזה".

12. אילו פעולות מקובלות ומעוררות התנגדות בעת עיבוד תמונת מסמך פגומה בבינה מלאכותית?

• א) כל מיני פעולות הן בחינם, כולל מילוי החלקים החסרים.
• ב) אין לעשות שום פעולה, אין לגעת בתמונה
• ג) מילוי הסעיפים החסרים היא הפעולה החשובה ביותר מכיוון שהיא משלימה את המסמך.
• ד) מניפולציות של קריאות כגון ניגודיות/רעש מקובלות; לא נוח למלא את החלקים החסרים בניחושים ✔

הסבר: תהליכים המשפרים את הקריאה (ניגודיות, תאורה, הפחתת רעש) קבילים מכיוון שהם אינם משנים את התוכן; עם זאת, מילוי חלקים חסרים/בלתי קריאים בניחושים הוא הסיכון להפקת מה שאינו במסמך, כלומר, זיוף היסטורי. המקור נשמר, עסקאות נרשמות.

13. מה צריך לעשות לפני עיבוד מסמך ארכיון המכיל נתונים אישיים רגישים?

• א) סריקת פרטיות ואנונימיזציה במידת הצורך או באמצעות כלי סגור/מאושר ✔
• ב) העלאת המסמך ישירות לרכב ציבורי מבלי לחשוב על כך
• ג) התעלמות מחששות פרטיות לצורך יעילות
• ד) התגברות על הגבלות גישה מטעמי יעילות

חשיפה: העלאת מסמכים המכילים נתונים רגישים המזהים אנשים חיים (בריאות, דת, מוצא אתני, כתובת) לכלים ציבוריים מבוססי ענן עלולה להיות הפרת פרטיות חמורה. יש לבצע תחילה סינון פרטיות, יש להשתמש באנונימיזציה או בכלי סגור/מאושר במידת הצורך.

14. מהי המטרה העיקרית של מחסום אנושי בפרויקט ארכיון מקצה לקצה?

• א) האטת עבודת הבינה המלאכותית ועיכוב הפרויקט
• ב) למנוע שגיאה (תאריך/שם שגוי) בשלב אחד משרשרת לכל השלבים הבאים ✔
• ג) הגברת העבודה האנושית וויתור מוחלט על אוטומציה
• ד) להבטיח שלבינה מלאכותית תהיה המילה האחרונה

תיאור: מחסום אנושי בכל שלב מבטיח שהפלט של ה-AI מאומת לפני המעבר לשלב הבא. בלי זה, שגיאה בשלב הראשון (תאריך קריאה שגוי) תתפשט במעלה השרשרת דרך הקטלוג, התבנית והמדריך. בדיקה מוקדמת מבטיחה שהשגיאה תתוקן במקום אחד.

15. מה דורשות שקיפות ואותנטיות בשימוש בבינה מלאכותית במדעי הרוח והחברה?

• א) שמירת השימוש בבינה מלאכותית בסוד, להבטיח שאף אחד לא ידע
• ב) להציג כל טקסט שהופק על ידי בינה מלאכותית כרעיון המקורי שלו
• ג) להכריז ביושר על השימוש בבינה מלאכותית ולא להציג את התפוקה שלה כיצירה מקורית משלו ✔
• ד) שיתוף רק בתוצאות מבלי להסביר את השיטות

תיאור: שקיפות כוללת רישום שתעתיק, מטא נתונים או תרגום הופקו בעזרת בינה מלאכותית; מקוריות מחייבת אי הצגת הערה שהופקה על ידי בינה מלאכותית כרעיון המקורי של האדם עצמו. זה חיוני לאימות על ידי החוקרים הבאים וליושרה אקדמית.