Keuntungan:
- Kemampuan untuk menerapkan prinsip-prinsip informed consent, nonmaleficence, dan kerahasiaan dalam penelitian sosial
- Kemampuan untuk menganonimkan data dengan benar dengan menghapus semua pengidentifikasi langsung dan tidak langsung sebelum memberikannya kepada kecerdasan buatan
- Kemampuan untuk menanyakan kebijakan penyimpanan data dari alat kecerdasan buatan yang digunakan dan hanya menggunakan media yang disetujui untuk data sensitif
Penelitian sosial dilakukan dengan melibatkan manusia, dan hal ini mempunyai tanggung jawab yang besar. Orang-orang memberi tahu Anda tentang kehidupan mereka, pendapat mereka, terkadang pengalaman mereka yang paling rapuh. Etika penelitian adalah seperangkat aturan untuk menjaga kepercayaan ini: tidak merugikan partisipan, mendapatkan persetujuan, melindungi identitas, dan tidak menyalahgunakan data. Di era AI, tanggung jawab ini semakin besar, karena menempelkan data peserta ke alat AI kini bisa berarti membocorkan data tersebut tanpa disadari. Dalam unit ini, Anda akan mempelajari prinsip dasar etika penelitian, cara melindungi kerahasiaan saat menggunakan AI, dan cara menganonimkan data dengan benar (membuat orang tersebut tidak dapat dikenali).
Tiga prinsip dasar yang menjadi tulang punggung setiap penelitian sosial. Persetujuan yang diinformasikan: peserta harus memahami apa penelitiannya dan bagaimana datanya akan digunakan dan mengatakan “ya” dengan bebas. Non-maleficence: penelitian tidak boleh menyebabkan kerugian fisik, psikologis atau sosial terhadap partisipan. Kerahasiaan dan kerahasiaan: identitas dan data peserta harus dilindungi. Alat AI dapat memfasilitasi kebijakan ini (misalnya menyusun teks persetujuan, kontrol anonimisasi) atau membahayakan kebijakan tersebut (misalnya mengunggah transkrip identitas pribadi ke cloud). Yang membedakan adalah apakah penggunanya sadar atau tidak.
Langkah demi langkah: penelitian yang etis dan aman
1. Dapatkan persetujuan etis. Di sebagian besar institusi (universitas, institut) penelitian yang melibatkan manusia memerlukan persetujuan dari komite etik (komite yang memastikan bahwa penelitian tersebut tidak merugikan partisipan). AI membantu menyusun teks aplikasi; Persetujuannya sendiri adalah milik institusi.
2. Tulis teks persetujuan dengan jelas. Peserta harus diberi informasi dalam bahasa yang dapat dia pahami, bukan dalam bahasa hukum yang berat. AI menyusun teks persetujuan yang sederhana dan lengkap; Anda mengkonfirmasi setiap item.
3. Anonimkan data sebelum memberikannya kepada AI. Nama, alamat, nomor telepon, tempat kerja, dan rincian identitas harus dihapus. Menghapus nama saja seringkali tidak cukup; Deskripsi seperti "dengan tiga anak, satu-satunya apoteker di lingkungan X" juga mengungkapkan orang tersebut.
4. Ketahui alat mana yang menyimpan data dan bagaimana caranya. Data yang Anda tempelkan ke alat AI diproses di server alat tersebut dan dapat digunakan dalam pelatihan di beberapa layanan. Untuk data sensitif, hal ini mungkin tidak dapat diterima; Gunakan alat dengan jaminan perlindungan data yang disetujui oleh institusi Anda.
5. Simpan data dengan aman dan hapus pada waktu yang tepat. Patuhi periode retensi dan komitmen penghapusan yang Anda janjikan dalam persetujuan Anda.
Perhatian: Menempelkan data peserta mentah yang berisi informasi identitas pribadi (transkrip nama, informasi kontak, data pribadi sensitif) ke dalam alat AI apa pun merupakan pelanggaran etika dan hukum yang serius. Anonimkan data terlebih dahulu; Jika Anda tidak dapat menganonimkannya, jangan pernah memberikan data tersebut ke alat eksternal.
tiga kasus mini
Kasus 1 — Anonimisasi tidak memadai. Seorang peneliti menghapus nama dari transkrip dan memberikannya kepada AI. Namun salah satu peserta mengatakan, "Tahun lalu, sebagai satu-satunya inspektur perempuan di kotamadya..."; Definisi ini saja sudah membuat orang tersebut menjauh. Dengan memberi tahu AI untuk “menemukan detail pengidentifikasian di setiap transkrip,” 11 pengidentifikasi laten tersebut muncul dan digeneralisasi.
Kasus 2 — Teks persetujuan disederhanakan. Formulir persetujuan satu tim ditulis dalam huruf legal yang berat; Peserta menandatangani tanpa pemahaman. YZ mengurangi teks ke tingkat membaca kelas 8 dan membuat setiap artikel dalam bahasa Turki yang sederhana. Peserta kini benar-benar memahami dan memberikan persetujuan; Komite etik juga menyetujuinya.
Kasus 3 — Pemilihan kendaraan dapat menghindari krisis. Seorang mahasiswa PhD hendak mengunggah wawancara sensitif dengan para korban ke dalam alat AI umum untuk merangkumnya. Penasihatnya mengingatkan bahwa data tersebut tidak dianonimkan dan kebijakan penyimpanan data kendaraan tidak diketahui. Data pertama kali dianonimkan sepenuhnya dan diproses hanya di lingkungan yang terjamin perlindungan datanya dan disetujui oleh lembaga tersebut.
Empat templat yang dapat disalin
1) Kontrol anonimisasi:
Tandai SETIAP detail dalam teks di bawah ini yang secara langsung atau tidak langsung dapat mengidentifikasi orang tersebut: nama, lokasi, tempat kerja, peran unik (“satu-satunya”), tanggal, hubungan, penyakit, karakteristik langka. Sarankan tanggapan anonim untuk masing-masing (misalnya, “Peserta 7,” “Kabupaten X”). Teks: [di sini]
2) Draf persetujuan yang diinformasikan:
Buatlah draf teks informed consent dalam bahasa sederhana (tingkat kelas 8) untuk sebuah penelitian. Hal ini mencakup: tujuan penelitian, apa yang akan dilakukan, durasi, kesukarelaan dan hak penarikan, bagaimana data akan disimpan/dihapus, jaminan kerahasiaan, komunikasi. Hindari jargon hukum. Perihal: [x]
3) Penyaringan risiko etis:
Desain penelitian saya: [ringkasan]. Peserta: [siapa]. Buat daftar risiko etika yang mungkin terjadi: potensi bahaya, ketidakseimbangan kekuasaan, kelompok rentan, risiko privasi, masalah persetujuan. Memberikan rekomendasi mitigasi untuk setiap risiko. Jika ada kelompok yang rentan, tunjukkan hal-hal yang perlu diperhatikan.
4) Kontrol keamanan kendaraan AI:
Saya memiliki tipe data berikut: [type]. Buatlah daftar pertanyaan keamanan yang harus saya tanyakan sebelum memprosesnya di alat AI: di mana data disimpan, apakah digunakan dalam pendidikan, apakah anonim, apakah ada persetujuan institusi, apakah data sensitif. Sarankan kriteria keputusan.
Perintah lemah / Perintah kuat
Perintah yang lemah:
Ringkaslah catatan wawancara ini: "Saya Ayşe Yılmaz, seorang guru di Kadıköy, istri saya tahun lalu..." [teks dengan nama lengkap, ID]
Hal ini membocorkan kredensial langsung ke alat eksternal — sebuah pelanggaran privasi yang serius. Data tidak dianonimkan sama sekali.
Perintah yang kuat:
Ringkaslah teks di bawah ini. Teksnya telah dianonimkan sebelumnya: nama diganti dengan kode seperti "Peserta 3", lokasi diganti dengan frasa umum seperti "Kabupaten X", detail identifikasi dihilangkan. Menambahkan pengenal baru; jangan membuat kesimpulan yang akan melanggar anonimitas. Teks: [teks anonim]
Bedanya: pada pendekatan kedua, identitas peserta tidak sampai pada alat sama sekali; Privasi dilindungi sejak awal.
Prinsip etika dan praktik AI
prinsip
Artinya
risiko dengan AI
perlindungan
Persetujuan yang diinformasikan
Persetujuan bebas yang diinformasikan
—
Teks persetujuan sederhana
tidak membahayakan
Tidak ada salahnya bagi peserta
kesalahan atribusi
Audit loyalitas
Privasi
Identitas dilindungi
kebocoran data
Anonimisasi
Keamanan data
Penyimpanan yang aman
pemrosesan awan
Kendaraan yang disetujui
kejujuran
Tidak pas
halusinasi
verifikasi sumber
Kesalahan umum
- Saya pikir saya baru saja menghapus nama itu dan menganonimkannya. Deskriptor tidak langsung (“satu-satunya”) memberikan orang tersebut.
- Menempelkan data ID mentah ke alat eksternal. Ini adalah salah satu pelanggaran privasi paling serius.
- Menulis teks persetujuan dalam jargon. Persetujuan yang tidak dipahami bukanlah persetujuan yang sesungguhnya.
- Tidak mengetahui kebijakan data kendaraan. Cari tahu di mana data Anda disimpan dan digunakan.
- Memperlakukan persetujuan etis sebagai formalitas. Komite etik melindungi peserta; menganggapnya serius.
Singkatnya
Inti dari penelitian sosial adalah tanggung jawab kepada partisipan. Persetujuan yang diinformasikan, nonmaleficence, dan kerahasiaan adalah tulang punggung setiap penelitian. AI; Hal ini dapat membantu dalam penyederhanaan teks persetujuan, penyaringan risiko etika, dan kontrol anonimisasi. Namun memberikan data ID mentah ke alat AI merupakan pelanggaran serius; Anonimkan data sepenuhnya terlebih dahulu, hapus pengidentifikasi tidak langsung, gunakan hanya alat aman yang disetujui oleh institusi Anda, dan tepati setiap janji yang Anda buat. Etika bukanlah hiasan penelitian, tapi prasyarat.
Tugas aplikasi
Siapkan contoh transkrip singkat (edit sendiri) yang mencakup informasi identitas. Temukan dan generalisasikan semua pengidentifikasi langsung dan tidak langsung dari AI dengan templat "kontrol anonimisasi"; Hitung berapa banyak pengidentifikasi rahasia yang keluar. Kemudian, buatlah teks persetujuan sederhana menggunakan "draf persetujuan berdasarkan informasi" dan mintalah seorang teman membacanya untuk menguji apakah teks tersebut benar-benar dapat dimengerti.
daftar periksa
- [ ] Saya telah memeriksa persyaratan dan proses persetujuan etis.
- [ ] Saya menulis teks persetujuan dalam bahasa yang sederhana dan mudah dimengerti.
- [ ] Saya menghapus semua pengidentifikasi langsung dan tidak langsung sebelum memberikan datanya ke AI.
- [ ] Saya mempelajari kebijakan penyimpanan data alat AI yang saya gunakan.
- [ ] Saya hanya menggunakan media yang disetujui dan aman untuk data sensitif.