Keuntungan:
- Keupayaan untuk menggunakan prinsip persetujuan termaklum, tidak jahat, dan kerahsiaan untuk penyelidikan sosial
- Keupayaan untuk menamakan data dengan betul dengan mengosongkan semua pengecam langsung dan tidak langsung sebelum memberikannya kepada kecerdasan buatan
- Keupayaan untuk menanyakan dasar pengekalan data alat kecerdasan buatan yang digunakan dan hanya menggunakan media yang diluluskan untuk data sensitif
Penyelidikan sosial dilakukan dengan orang ramai, dan ini datang dengan tanggungjawab yang berat. Orang ramai memberitahu anda tentang kehidupan mereka, pendapat mereka, kadangkala pengalaman mereka yang paling rapuh. Etika penyelidikan ialah satu set peraturan untuk mengekalkan kepercayaan ini: tidak membahayakan peserta, mendapatkan persetujuan mereka, melindungi identiti mereka dan tidak menyalahgunakan data mereka. Pada zaman AI, tanggungjawab ini telah berkembang lebih banyak, kerana menampal data peserta ke dalam alat AI kini boleh bermakna membocorkan data itu secara tidak disedari. Dalam unit ini, anda akan mempelajari prinsip asas etika penyelidikan, cara melindungi kerahsiaan apabila menggunakan AI, dan cara untuk menamakan data dengan betul (menjadikan orang itu tidak boleh dikenali).
Tiga prinsip asas adalah tulang belakang setiap penyelidikan sosial. Persetujuan termaklum: peserta mesti memahami apakah penyelidikan itu dan cara datanya akan digunakan dan berkata "ya" dengan bebas. Non-maleficence: penyelidikan tidak boleh menyebabkan kecederaan fizikal, psikologi atau sosial kepada peserta. Kerahsiaan dan kerahsiaan: identiti dan data peserta mesti dilindungi. Alat AI boleh memudahkan dasar ini (cth. mendraf teks persetujuan, kawalan anonimasi) atau menjejaskannya (cth. memuat naik transkrip yang boleh dikenal pasti secara peribadi ke awan). Bezanya sama ada pengguna itu sedar atau tidak.
Langkah demi langkah: penyelidikan beretika dan selamat
1. Dapatkan kelulusan etika. Dalam kebanyakan institusi (universiti, institut) penyelidikan yang melibatkan manusia memerlukan kelulusan daripada jawatankuasa etika (jawatankuasa yang memastikan penyelidikan itu tidak membahayakan peserta). AI membantu mendraf teks aplikasi; Kelulusan itu sendiri adalah milik institusi.
2. Tulis teks persetujuan dengan jelas. Peserta hendaklah dimaklumkan dalam bahasa yang boleh difahaminya, bukan dalam bahasa undang-undang yang berat. AI mendraf teks persetujuan yang ringkas dan lengkap; Anda mengesahkan setiap item.
3. Anonimkan data sebelum memberikannya kepada AI. Nama, alamat, nombor telefon, tempat kerja dan butiran pengenalan harus dialih keluar. Memadam nama sahaja selalunya tidak mencukupi; Perihalan seperti "dengan tiga orang anak, satu-satunya ahli farmasi di kawasan kejiranan X" juga memberikan orang itu.
4. Ketahui alat yang menyimpan data dan caranya. Data yang anda tampal ke dalam alat AI diproses pada pelayan alat itu dan mungkin digunakan dalam latihan dalam sesetengah perkhidmatan. Untuk data sensitif ini mungkin tidak boleh diterima; Gunakan alat dengan jaminan perlindungan data yang diluluskan oleh institusi anda.
5. Simpan data dengan selamat dan padamkannya tepat pada masanya. Patuhi tempoh pengekalan dan komitmen pemadaman yang anda janjikan dalam persetujuan anda.
Awas: Menampal data peserta mentah yang mengandungi maklumat yang boleh dikenal pasti secara peribadi (transkrip bernama, maklumat hubungan, data peribadi sensitif) ke dalam mana-mana alat AI adalah pelanggaran etika dan undang-undang yang serius. Anonimkan data dahulu; Jika anda tidak boleh menamakannya, jangan sekali-kali memberikan data itu kepada alat luaran.
tiga kes mini
Kes 1 — Anonimisasi tidak mencukupi. Seorang penyelidik memadamkan nama daripada transkrip dan memberikannya kepada AI. Tetapi seorang peserta berkata, "Tahun lepas, sebagai satu-satunya pemeriksa wanita di majlis perbandaran..."; Takrifan ini sahaja memberikan orang itu. Dengan memberitahu AI untuk "mencari butiran pengenalan dalam setiap transkrip", 11 pengecam terpendam tersebut muncul dan digeneralisasikan.
Kes 2 — Teks persetujuan dipermudahkan. Borang persetujuan satu pasukan ditulis dalam bahasa perundangan yang berat; Peserta telah menandatangani tanpa memahami. YZ mengurangkan teks ke tahap bacaan gred 8 dan membuat setiap artikel dalam bahasa Turki biasa. Peserta kini benar-benar memahami dan memberikan persetujuan; Jawatankuasa etika juga meluluskannya.
Kes 3 — Pilihan kenderaan mengelak krisis. Seorang pelajar PhD akan memuat naik temu bual sensitif dengan mangsa ke dalam alat AI umum untuk meringkaskan mereka. Penasihatnya mengingatkan bahawa data itu tidak dinamakan tanpa nama dan dasar pengekalan data kenderaan itu tidak diketahui. Data itu mula-mula tanpa nama sepenuhnya dan diproses hanya dalam persekitaran terjamin perlindungan data yang diluluskan oleh institusi.
Empat templat yang boleh disalin
1) Kawalan anonimasi:
Tandai SETIAP perincian dalam teks di bawah yang boleh mengenal pasti orang itu secara langsung atau tidak langsung: nama, lokasi, tempat kerja, peranan unik ("satu daripada jenis"), tarikh, hubungan, penyakit, ciri-ciri yang jarang berlaku. Cadangkan respons tanpa nama kepada setiap satu (cth., “Peserta 7,” “Daerah X”). Teks: [di sini]
2) Draf persetujuan termaklum:
Draf teks persetujuan bermaklumat bahasa biasa (peringkat gred 8) untuk kajian. Ia termasuk: tujuan penyelidikan, apa yang akan dilakukan, tempoh, kerelaan dan hak pengeluaran, bagaimana data akan disimpan/dipadamkan, jaminan kerahsiaan, komunikasi. Elakkan jargon undang-undang. Subjek: [x]
3) Pemeriksaan risiko etika:
Reka bentuk penyelidikan saya: [ringkasan]. Peserta: [siapa]. Senaraikan kemungkinan risiko etika: potensi bahaya, ketidakseimbangan kuasa, kumpulan terdedah, risiko privasi, isu persetujuan. Berikan cadangan mitigasi untuk setiap risiko. Jika terdapat kumpulan yang rapuh, nyatakan titik perhatian khusus.
4) Kawalan keselamatan kenderaan AI:
Saya mempunyai jenis data berikut: [jenis]. Sediakan senarai semak soalan keselamatan yang perlu saya tanya sebelum memproses ini dalam alat AI: di manakah data disimpan, adakah ia digunakan dalam pendidikan, adakah ia tanpa nama, adakah terdapat kelulusan institusi, adakah ia data sensitif. Cadangkan kriteria keputusan.
Gesaan lemah / Gesaan kuat
Gesaan yang lemah:
Ringkaskan rekod temu bual ini: "Saya Ayşe Yılmaz, seorang guru di Kadıköy, isteri saya tahun lepas..." [teks dengan nama penuh, ID]
Ini membocorkan kelayakan terus ke alat luaran — pelanggaran privasi yang serius. Data tersebut tidak dianonimkan sama sekali.
Gesaan kuat:
Ringkaskan teks di bawah. Teks telah dipra-anonimkan: nama telah digantikan dengan kod seperti "Peserta 3", lokasi digantikan dengan frasa generik seperti "Daerah X", butiran mengenal pasti telah ditinggalkan. Menambah pengecam baharu; jangan membuat inferens yang akan melanggar kerahasiaan nama.Teks: [teks tanpa nama]
Perbezaannya: dalam pendekatan kedua, identiti peserta tidak mencapai alat sama sekali; Privasi dilindungi dari awal.
Prinsip etika dan amalan AI
prinsip
Maknanya
risiko dengan AI
perlindungan
Persetujuan termaklum
Persetujuan percuma yang dimaklumkan
—
Teks persetujuan ringkas
jangan buat mudarat
Tiada kemudaratan kepada peserta
salah atribusi
Audit kesetiaan
Privasi
Identiti dilindungi
kebocoran data
Anonimisasi
Keselamatan data
Penyimpanan selamat
pemprosesan awan
Kenderaan yang diluluskan
kejujuran
Tidak sesuai
halusinasi
pengesahan sumber
Kesilapan biasa
- Saya rasa saya baru saja memadamkan nama itu dan menamakannya tanpa nama. Deskriptor tidak langsung ("satu-satunya") memberikan orang itu.
- Menampal data ID mentah ke dalam alat luaran. Ia adalah salah satu pelanggaran privasi yang paling serius.
- Menulis teks persetujuan dalam jargon. Persetujuan yang tidak difahami bukanlah persetujuan sebenar.
- Tidak mengetahui dasar data kenderaan. Ketahui di mana data anda disimpan dan digunakan.
- Menganggap kelulusan etika sebagai formaliti. Jawatankuasa etika melindungi peserta; ambil serius.
Secara ringkasnya
Hati penyelidikan sosial adalah tanggungjawab kepada peserta. Persetujuan termaklum, tidak jahat dan kerahsiaan adalah tulang belakang setiap kajian. AI; Ia boleh membantu dalam pemudahan teks persetujuan, saringan risiko etika dan kawalan anonimasi. Tetapi memberikan data ID mentah kepada alat AI adalah pelanggaran yang serius; Jadikan data tanpa nama sepenuhnya terlebih dahulu, jelaskan pengecam tidak langsung, gunakan hanya alat selamat yang diluluskan oleh institusi anda dan tepati setiap janji yang anda buat. Etika bukanlah perhiasan penyelidikan, tetapi prasyarat.
Tugasan permohonan
Sediakan transkrip sampel ringkas (edit sendiri) yang merangkumi maklumat mengenal pasti. Cari dan umumkan semua pengecam langsung dan tidak langsung daripada AI dengan templat "kawalan anonimasi"; Kira berapa banyak pengecam rahsia yang keluar. Kemudian, buat teks persetujuan mudah menggunakan "draf persetujuan termaklum" dan minta rakan membacanya untuk menguji sama ada ia benar-benar boleh difahami.
senarai semak
- [ ] Saya telah menyemak keperluan dan proses kelulusan etika.
- [ ] Saya menulis teks persetujuan dalam bahasa yang mudah difahami.
- [ ] Saya mengosongkan semua pengecam langsung dan tidak langsung sebelum memberikan data kepada AI.
- [ ] Saya mempelajari dasar pengekalan data alat AI yang saya gunakan.
- [ ] Saya hanya menggunakan media selamat yang diluluskan untuk data sensitif.