Ieguvumi:
- Spēja pielietot informētas piekrišanas, ļaunprātīgas rīcības un konfidencialitātes principus sociālajos pētījumos
- Iespēja pareizi anonimizēt datus, notīrot visus tiešos un netiešos identifikatorus pirms to nodošanas mākslīgajam intelektam
- Iespēja pieprasīt izmantotā mākslīgā intelekta rīka datu saglabāšanas politiku un izmantot tikai apstiprinātus datu nesējus sensitīviem datiem
Sociālie pētījumi tiek veikti ar cilvēkiem, un tas ir saistīts ar smagu atbildību. Cilvēki stāsta par savu dzīvi, saviem viedokļiem, dažreiz par trauslākajām pieredzēm. Pētniecības ētika ir noteikumu kopums šīs uzticības saglabāšanai: nekaitēt dalībniekam, iegūt viņa piekrišanu, aizsargāt viņa identitāti un neizmantot datus ļaunprātīgi. AI laikmetā šī atbildība ir vēl vairāk pieaugusi, jo dalībnieku datu ielīmēšana AI rīkā tagad var nozīmēt šo datu neapzinātu noplūdi. Šajā nodaļā jūs uzzināsit pētniecības ētikas pamatprincipus, kā aizsargāt konfidencialitāti, izmantojot AI, un kā pareizi anonimizēt datus (padarot personu neatpazīstamu).
Trīs pamatprincipi ir katra sociālā pētījuma mugurkauls. Informēta piekrišana: dalībniekam jāsaprot, kas ir pētījums un kā viņa dati tiks izmantoti, un brīvi jāsaka "jā". Ne-ļaunprātība: pētījumi nedrīkst radīt fizisku, psiholoģisku vai sociālu kaitējumu dalībniekam. Konfidencialitāte un konfidencialitāte: dalībnieka identitāte un dati ir jāaizsargā. AI rīki var atvieglot šīs politikas (piemēram, piekrišanas teksta sastādīšanu, anonimizācijas kontroli) vai apdraudēt tās (piemēram, augšupielādējot personu identificējošu atšifrējumu mākonī). Atšķirība ir tajā, vai lietotājs ir pie samaņas vai nē.
Soli pa solim: ētiski un droši pētījumi
1. Iegūstiet ētisku apstiprinājumu. Lielākajā daļā iestāžu (universitātēs, institūtos) pētījumiem, kuros iesaistīti cilvēki, ir jāsaņem ētikas komitejas (komitejas, kas nodrošina, ka pētniecība nekaitē dalībniekam) apstiprinājums. AI palīdz izstrādāt lietojumprogrammas tekstu; Pats apstiprinājums pieder iestādei.
2. Skaidri uzrakstiet piekrišanas tekstu. Dalībnieks ir jāinformē viņam/viņai saprotamā valodā, nevis smagā juridiskā valodā. AI sagatavo vienkāršu un pilnīgu piekrišanas tekstu; Jūs apstiprināt katru vienumu.
3. Anonimizēt datus pirms to nodošanas AI. Vārds, adrese, tālruņa numurs, darba vieta un identifikācijas dati ir jānoņem. Bieži vien nepietiek tikai ar vārda dzēšanu; Tāds apraksts kā "ar trim bērniem vienīgais farmaceits apkaimē X" arī izdala personu.
4. Zināt, kurš rīks glabā datus un kā. Dati, ko ielīmējat AI rīkā, tiek apstrādāti šī rīka serveros un var tikt izmantoti apmācībā dažos pakalpojumos. Sensitīviem datiem tas var būt nepieņemami; Izmantojiet rīkus ar datu aizsardzības garantiju, ko apstiprinājusi jūsu iestāde.
5. Glabājiet datus droši un dzēsiet tos savlaicīgi. Ievērojiet saglabāšanas periodu un dzēšanas saistības, ko solījāt savā piekrišanā.
Uzmanību! Neapstrādātu dalībnieku datu, kas satur personu identificējošu informāciju (nosauktu stenogrammu, kontaktinformāciju, sensitīvus personas datus), ielīmēšana jebkurā AI rīkā ir nopietns ētisks un juridisks pārkāpums. Vispirms anonimizēt datus; Ja nevarat tos anonimizēt, nekad nenododiet šos datus kādam ārējam rīkam.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — nepietiekama anonimizācija. Pētnieks izdzēsa vārdus no stenogrammām un nodeva tos AI. Bet viena dalībniece teica: "Pagājušajā gadā kā vienīgā sieviete inspektore pašvaldībā..."; Šī definīcija vien atdeva cilvēku. Liekot AI “atrodiet identificējošu informāciju katrā transkriptā”, parādījās un tika vispārināti 11 šādi latenti identifikatori.
2. gadījums — piekrišanas teksts ir vienkāršots. Vienas komandas piekrišanas veidlapa bija uzrakstīta smagnējā juridiskajā valodā; Dalībnieki parakstījās bez saprašanas. YZ samazināja tekstu līdz 8. klases lasīšanas līmenim un katru rakstu veidoja vienkāršā turku valodā. Dalībnieki tagad patiesi saprata un deva piekrišanu; To apstiprināja arī ētikas komiteja.
3. gadījums — transportlīdzekļa izvēle novērsa krīzi. Kāds doktorants gatavojās augšupielādēt sensitīvas intervijas ar upuriem vispārējā AI rīkā, lai tās apkopotu. Viņa padomnieks atgādināja, ka dati nav anonimizēti un transportlīdzekļa datu saglabāšanas politika nav zināma. Dati vispirms tika pilnībā anonimizēti un apstrādāti tikai iestādes apstiprinātā vidē, kurā ir nodrošināta datu aizsardzība.
Četras kopējamas veidnes
1) Anonimizācijas kontrole:
Atzīmējiet KATRU detaļu zemāk esošajā tekstā, kas varētu tieši vai netieši identificēt personu: vārds, atrašanās vieta, darba vieta, unikālas lomas (“viena veida”), datums, attiecības, slimība, retas īpašības. Iesakiet anonīmu atbildi katram (piemēram, “7. dalībnieks”, “X apgabals”). Teksts: [šeit]
2) informētas piekrišanas projekts:
Uzrakstiet vienkāršā valodā (8. klases līmenī) informētu piekrišanas tekstu pētījumam. Tajā ietilpst: pētījuma mērķis, kas tiks darīts, ilgums, brīvprātīgums un atteikuma tiesības, kā dati tiks uzglabāti/dzēsti, konfidencialitātes nodrošināšana, komunikācija. Izvairieties no juridiskā žargona. Temats: [x]
3) ētiskā riska pārbaude:
Mans pētījuma dizains: [kopsavilkums]. Dalībnieki: [kurš]. Uzskaitiet iespējamos ētiskos riskus: kaitējuma iespējamība, jaudas nelīdzsvarotība, neaizsargāta grupa, privātuma risks, piekrišanas problēmas. Sniedziet katra riska mazināšanas ieteikumu. Ja ir trauslas grupas, norādiet īpašas uzmanības vietas.
4) AI transportlīdzekļa drošības kontrole:
Man ir šāda veida dati: [tips]. Izstrādājiet drošības jautājumu kontrolsarakstu, kas man būtu jāuzdod pirms to apstrādes AI rīkā: kur tiek glabāti dati, vai tie tiek izmantoti izglītībā, vai tie ir anonīmi, vai ir iestāžu apstiprinājums, vai tie ir sensitīvi dati. Iesakiet lēmuma kritērijus.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Apkopojiet šo intervijas ierakstu: "Es esmu Ayşe Yılmaz, skolotājs Kadiköy, mana sieva bija pagājušajā gadā..." [teksts ar pilnu vārdu, ID]
Tādējādi akreditācijas dati tiek nopludināti tieši ārējam rīkam — nopietns privātuma pārkāpums. Dati vispār nav anonimizēti.
Spēcīga uzvedne:
Apkopojiet zemāk esošo tekstu. Teksts tika iepriekš anonimizēts: vārdi tika aizstāti ar tādiem kodiem kā "Dalībnieks 3", atrašanās vietas tika aizstātas ar vispārīgām frāzēm, piemēram, "X apgabals", tika izlaista identifikācijas informācija. Jauna identifikatora pievienošana; neizdariet secinājumus, kas pārkāptu anonimitāti.Teksts: [anonimizēts teksts]
Atšķirība: otrajā pieejā dalībnieka identitāte nemaz nesasniedz rīku; Privātums ir aizsargāts no paša sākuma.
Ētikas principi un AI prakse
principu
Nozīme
risks ar AI
aizsardzība
Informēta piekrišana
Informēta brīva piekrišana
—
Vienkāršs piekrišanas teksts
nenodarīt ļaunu
Nekāda kaitējuma dalībniekam
nepareiza attiecināšana
Lojalitātes audits
Privātums
Identitāte ir aizsargāta
datu noplūde
Anonimizācija
Datu drošība
Droša uzglabāšana
mākoņa apstrāde
Apstiprināts transportlīdzeklis
godīgums
Nav montāžas
halucinācijas
avota pārbaude
Biežas kļūdas
- Es domāju, ka es vienkārši izdzēsu vārdu un padarīju to anonīmu. Netiešie deskriptori ("vienīgais") atdod personu.
- Neapstrādāto ID datu ielīmēšana ārējā rīkā. Tas ir viens no nopietnākajiem privātuma pārkāpumiem.
- Piekrišanas teksta rakstīšana žargonā. Piekrišana, kas netiek saprasta, nav īsta piekrišana.
- Nezinot transportlīdzekļa datu politiku. Uzziniet, kur jūsu dati tiek glabāti un izmantoti.
- Ētiskās apstiprināšanas traktēšana kā formalitāte. Ētikas komiteja aizsargā dalībnieku; uztver to nopietni.
Rezumējot
Sociālās izpētes pamatā ir atbildība pret dalībnieku. Apzināta piekrišana, ļaunprātīga rīcība un konfidencialitāte ir katra pētījuma pamatā. AI; Tas var palīdzēt vienkāršot piekrišanas tekstu, veikt ētisku risku pārbaudi un kontrolēt anonimizāciju. Taču neapstrādātu ID datu sniegšana AI rīkam ir nopietns pārkāpums; Vispirms pilnībā anonimizējiet datus, notīriet netiešos identifikatorus, izmantojiet tikai drošus rīkus, ko apstiprinājusi jūsu iestāde, un izpildiet visus solījumus. Ētika nav pētniecības rota, bet gan priekšnoteikums.
Lietojumprogrammas uzdevums
Sagatavojiet īsu atšifrējuma paraugu (rediģējiet pats), kas ietver identificējošu informāciju. Atrodiet un vispāriniet visus tiešos un netiešos identifikatorus no AI, izmantojot veidni "anonimizācijas kontrole"; Saskaitiet, cik slepeno identifikatoru iznāk. Pēc tam izveidojiet vienkāršu piekrišanas tekstu, izmantojot “informētas piekrišanas melnrakstu”, un lūdziet to izlasīt draugam, lai pārbaudītu, vai tas patiešām ir saprotams.
kontrolsaraksts
- [ ] Esmu pārbaudījis ētiskā apstiprinājuma prasību un procesu.
- [ ] Es uzrakstīju piekrišanas tekstu vienkāršā, saprotamā valodā.
- [ ] Pirms datu nodošanas AI es notīrīju visus tiešos un netiešos identifikatorus.
- [ ] Es uzzināju izmantotā AI rīka datu saglabāšanas politiku.
- [ ] Sensitīviem datiem izmantoju tikai apstiprinātus, drošus datu nesējus.