利益:
- 機密の個人データをクラウドベースのツールにアップロードする前に、プライバシーをスキャンし、適切な方法 (匿名化、非公開ツール) を選択する機能
- 使用前に素材の著作権状況と文化的配慮を明確にする能力
- AI が情報源のバイアスを再現することを認識し、重要なフレームワークを追加し、AI の使用を透過的に宣言する能力
歴史とアーカイブ資料は中立的なデータの塊ではありません。住民登録簿には存命中の人々の個人情報が含まれる場合があり、法廷ファイルには機密の私生活、コミュニティによって神聖視されている文化資料、著作権がまだ保護されている作品が含まれる場合があります。 AI によってこのマテリアルの操作が容易になるにつれて、それを悪用した場合の影響は増大します。この単元では、プライバシー、著作権、文化的配慮、AI 使用における透明性と信頼性など、モジュール全体を囲む倫理的枠組みを深めます。
これらの問題は技術的なものではありませんが、少なくとも技術的な問題と同じくらい重要です。なぜなら、プライバシー侵害、著作権侵害、またはコミュニティの機密性の無視は、法的結果と取り返しのつかない信頼の喪失の両方を引き起こすからです。
プライバシー: 生者と死者の権利
アーカイブ文書には、名前、住所、健康情報、裁判記録、宗教/民族的出身などの個人データが含まれることがよくあります。それらの一部は存命人物のものであり、個人データ保護法の対象となります (テュルキエの KVKK、ヨーロッパの GDPR など)。
- 生存者: 特定可能な機密データを含む文書をクラウドベースの公開 AI ツールにアップロードすると、重大な侵害となる可能性があります。これらのツールはデータを保存したり、教育で使用したり、開示したりできます。
- 死亡者: 法的保護が減少しても倫理的責任は残ります。人のデリケートな過去を不必要に明らかにすることは、その人や家族の尊厳を傷つける可能性があります。
- アクセス制限: 多くのアーカイブでは、機密文書に対して一定期間のアクセス制限が課されます。 AI の「効率」は、これらの制約を克服するための正当化にはなりません。
注意: クラウドベースの AI ツールにドキュメントをアップロードする前に、必ず「このコンテンツがインターネットに漏洩したら誰が被害を受けるでしょうか?」と自問してください。答えが「そのうちの 1 つ」の場合は、まず企業の承認、データの匿名化、可能であればローカル/クローズド ツールを探します。個人データを無差別にアップロードすると、元に戻すことはできません。
著作権: すべての文書が公開されているわけではありません
文書が物理的にアーカイブにあるからといって、それを自由に使用できるわけではありません。著作権は、作品の作者に帰属し、一定期間保護される権利です。
- パブリックドメイン：著作権が切れた作品を自由に利用できます。期間は国や仕事によって異なります。
- 著作権で保護されている作品: 手紙、写真、未発表の記事は著作権で保護されている場合があります。 AIに与えたり、公開したりすると権利侵害となる可能性があります。
- AI と著作権: 著作権で保護されたテキストを AI に処理させるということは、それを第三者 (ツールプロバイダー) のシステムに転送することを意味します。著作権上も契約上も問題が生じる可能性があります。
文化的配慮とコミュニティの権利
歴史的資料の中には、特定のコミュニティの記憶、信念、アイデンティティに触れるものもあります。これには、植民地時代の記録、先住民族/少数派コミュニティに属する資料、神聖視されている文書が含まれます。ここでの基本原則は、素材を作成した、または素材が代表するコミュニティの声と権利を尊重することです。 AI の「最も効率的な」提案は、その歴史に対するコミュニティの発言権を無視することはできません。さらに、AI は歴史資料の中で、偏見のある、軽蔑的な、または排他的な言葉を無意識のうちに再現する可能性があります。この言語には注意が必要です。
透明性と信頼性
人文科学では、独創性（作品がまさに自分自身の労働の成果であること）と透明性（自分の手法を明確に伝えること）が中心的な価値観です。
- AI の使用を宣言する: 文字起こし、メタデータ、または翻訳が AI を利用して作成された場合は、それを記録します。後続の研究者は検証できるはずです。
- 労働の所有権の制限: AI によって生成されたコメントやテキストを自分のオリジナルのアイデアとして提示することは、学問的誠実さに反します。
- 機関および出版物のガイドラインに従う: 多くの機関やジャーナルは、AI の使用を宣言する方法に関する規則を確立しています。
件名
基本的な質問
間違った場合の結果
プライバシー
このデータは誰を特定しますか?
法律違反、プライバシーの侵害
著作権
これを使用する権利はありますか?
権利侵害、訴訟
文化的配慮
これは誰の記憶ですか？
信頼と尊敬の喪失
透明性
AI を使用していることは言いましたか?
学術的誠実性の侵害
偏見
誰の声が歪んでいるか、欠けていますか?
歴史の歪曲
ミニケース3個
ケース 1 — アップロードされた健康記録。ある研究者は、20 世紀の病院の記録 (生存している人の子孫を特定する情報を含む) を、公開されている AI ツールに直接読み込んで転写させました。機関のデータ保護担当者が状況に気づきました。文書には機密の個人データが含まれており、アップロードは違反でした。教訓: 機密の個人データは、非公開または承認されたツールなしではアップロードされません。
ケース 2 — 著作権で保護された写真。出版物では、アーカイブから著作権で保護された写真を AI で強化して出版しました。写真家の相続人が権利侵害を報告した。アーカイブに保存されていても使用権は付与されません。教訓: 各素材の著作権状況は使用前に明確にします。
ケース 3 — 偏見の再生産。学生はYZに植民地時代の記録を要約させた。この要約では、疑問の余地なく、情報源に対する軽蔑的な言葉と一方的な見方が再現されていました。そのコミュニティの視点がまったく欠けていました。顧問の警告を受けて、学生は重要な枠組みを使ってソースを再調査し、欠落していた音声を追加しました。教訓: AI はソースのバイアスをコピーします。重要な枠組みと欠けている声を追加するのが研究者の仕事です。
コピー可能な 4 つのテンプレート
1) インストール前のプライバシーチェック:
次の文書テキストを AI ツールに読み込む前に、プライバシー チェックを実行してください: (1) 生存している個人または最近の個人を特定する機密データ (健康、宗教、民族、住所) はありますか? (2) ある場合、どのセクションですか? (3)匿名化は可能ですか？最終的な決定は私が行います。危険なエリアにマークを付けます。テキスト: [ここ]
2) 著作権ステータスの評価:
以下の素材の種類、推定日、作成者に関する情報は次のとおりです: [情報]。著作権に関するどのような質問をする必要があるか、使用前に何を明確にする必要があるかをリストします。最終的な法的判断を下す。チェックすべきポイントをご紹介します。
3) バイアスと音量コントロールの欠落:
以下の歴史的資料の概要: (1) 資料自身の偏見/軽蔑的な言葉がどこに再現されているか、(2) どのグループ/視点の声が欠けているか?これらを強調し、それらを批判的に組み立てる方法を提案します。概要: [こちら]
4) AI 使用に関する声明の草案:
ある研究では、[文字起こし/翻訳/メタデータ/要約] で AI を使用しました。どのような作業で、どのようなツールを使用し、人による検証がどのように行われるかなど、学術の透明性のために使用できる「AI 使用声明」の草案を作成します。過言;正直かつ明確に。
弱いプロンプト / 強いプロンプト
弱い：
このアーカイブ文書を処理して、その内容を抽出します。
文書の機密性、著作権、機密性のステータスは、質問されることなく AI に直接与えられます。侵害のリスクは依然として目に見えないままです。
強い：
この文書を処理する前に、機密の個人データ、著作権、文化的配慮の観点からリスクを引き起こす可能性のある領域にマークを付けてください。リスクのある部分があれば処理方法（匿名化、確認、クローズドツール）を見直します。承認されたコンテンツのみを抽出します。ドキュメント: [ここ]
違いは、処理前のリスク スクリーニング、リスクのあるコンテンツにフラグを立て、方法をレビューすることで、倫理違反を最初から防ぐことができます。
よくある間違い
- 機密データを無差別にアップロードする。個人データは、非公開/承認されたツールを使用せずにアップロードされ、必要に応じて匿名化されません。
- 「アーカイブにあるから使える」という前提で。物理的なアクセスでは著作権は発生しません。状況が明らかになりました。
- 文化的配慮を無視している。コミュニティが自らの歴史に対して発言権を持つ権利は尊重されます。
- 偏見を問答無用に真似する。ソースの一方的な言語は批判的な枠組みで対処され、失われた声が追加されます。
- AIの使用を隠蔽する。透明性は学術上の誠実さの要件です。使用法が宣言されています。
要約すれば
倫理は、このモジュールの技術単位を囲む枠組みです。プライバシーには、機密の個人データの保護が含まれます。著作権、使用権の明確化。文化的配慮、コミュニティが自らの歴史について発言する権利を尊重すること。透明性と信頼性を確保するには、AI の使用を正直に宣言する必要があります。 AI はソース内のバイアスも再現します。これに重要な枠組みと欠けている声を追加するのは研究者の責任です。効率性は、これらの原則を超えることを正当化することはできません。技術力が高まるにつれて、倫理的な配慮も高める必要があります。
アプリケーションタスク
処理するドキュメントを選択します。まず、「インストール前プライバシー チェック」テンプレートを使用して機密データをスキャンし、危険なセクションにフラグを立てます。次に、「著作権ステータス評価」を使用して、使用前に明確にする必要がある質問を削除します。最後に、「偏りや不足しているボリュームのチェック」を使用してソースの概要を確認します。ドキュメントをクラウドベースのツールにアップロードすることが適切かどうかについて、合理的な判断を下してください。
チェックリスト
- [ ] アップロードする前に機密の個人データをスキャンしました。
- [ ] 素材の著作権状況を明確にしました。
- [ ] 私は文化的配慮とコミュニティの権利を観察しました。
- [ ] 私は批判的な枠組みを使って情報源の偏見に対処しました。
- [ ] 私は AI の使用を明確に宣言しました。