ਨੈਤਿਕਤਾ, ਜੀਵ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਦੋਹਰੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ

ਲਾਭ:

• ਦੋਹਰੀ-ਵਰਤੋਂ (ਡੀਯੂਆਰਸੀ) ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਬਾਇਓਸਕਿਓਰਿਟੀ ਚੈਨਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ।
• ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਜੈਨੇਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਕੇ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਮਾਡਲ ਦੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਤਸਦੀਕ (GxP ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਮਨੁੱਖੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਬਾਇਓਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਿਹਤ, ਭੋਜਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; so there are questions here as well as “should I” and “am I allowed to do” as well as “can I”. AI ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤਿੱਖਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ ਪਦਾਰਥ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਭਾਵਕ ਐਨਜ਼ਾਈਮ ਵਾਂਗ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੀਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਯੂਨਿਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਦੇਣਦਾਰੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਪਿਛਲੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬੈਠਦਾ ਹੈ। ਜਿਹੜੇ ਸਿਧਾਂਤ ਤੁਸੀਂ ਇੱਥੇ ਸਿੱਖੋਗੇ ਉਹ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਘੱਟ ਨਹੀਂ।

ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਚਾਰ ਧੁਰਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ: ਜੀਵ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਦੋਹਰੇ-ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਜੋਖਮ, ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ (GxP, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ), ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ।

ਜੀਵ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਦੋਹਰੀ ਵਰਤੋਂ

ਦੋਹਰੀ ਵਰਤੋਂ (ਚਿੰਤਾ ਦੀ ਦੋਹਰੀ ਵਰਤੋਂ ਖੋਜ — DURC — ਖੋਜ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲਾਭ ਅਤੇ ਗੰਭੀਰ ਨੁਕਸਾਨ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ) ਬਾਇਓਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਭਾਰੀ ਨੈਤਿਕ ਬੋਝ ਹੈ। ਜਰਾਸੀਮ ਦੀ ਲਾਗ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ, ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ, ਖੋਜ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਸੋਧਣਾ - ਇਹ ਖਤਰਨਾਕ ਕੰਮ ਹਨ ਜੋ AI ਤੋਂ ਜਾਣੇ-ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। The rule is clear: do not use AI to augment the capabilities of potentially harmful agents; ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਕੋਈ ਬੇਨਤੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ, ਇਸਨੂੰ ਰੋਕੋ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਗਤ ਜੀਵ ਸੁਰੱਖਿਆ/ਨੈਤਿਕਤਾ ਕਮੇਟੀ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਜਾਇਜ਼ ਖੋਜ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਜਰਾਸੀਮ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆਤਮਕ ਕੰਮ) ਲਈ ਸੰਸਥਾਗਤ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ, ਸੀਮਤ ਪਹੁੰਚ, ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਿਸ਼ਨ ਦੋਹਰੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। "ਇਸ ਐਨਜ਼ਾਈਮ ਦੀ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਓ" ਨਿਰਦੋਸ਼ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੌਕਸਿਨ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸ਼ੱਕ ਹੋਵੇ, ਰੁਕੋ ਅਤੇ ਸਲਾਹ ਕਰੋ; ਨਾ-ਮੁੜਨਯੋਗ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਖਤਰਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਦੇਰੀ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ

ਬਾਇਓਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਜੈਨੇਟਿਕ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਿਸਮ। ਇੱਕ ਜੀਨੋਮ ਦੀ ਮੁੜ-ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਪਦਾ ਹੋਵੇ। KVKK ਅਤੇ GDPR ਵਰਗੇ ਨਿਯਮ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅੰਗੂਠੇ ਦੇ ਨਿਯਮ: ਕਿਸੇ ਅਣ-ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ, ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਕੱਚਾ ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਨਾ ਦਿਓ; ਡੀ-ਪਛਾਣ ਡਾਟਾ; ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਕਾਰਪੋਰੇਟ/ਸਥਾਨਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਅਤੇ ਉਸ ਉਦੇਸ਼ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਾ ਜਾਓ ਜਿਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ (ਸੂਚਿਤ ਸਹਿਮਤੀ)।

ਸੁਝਾਅ: AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਡੇਟਾ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤਿੰਨ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: (1) ਕੀ ਇਸ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ? (2) ਕੀ ਇਸ ਟੂਲ ਦੀਆਂ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਥਿਤੀਆਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ? (3) ਕੀ ਇਹ ਵਰਤੋਂ ਉਸ ਉਦੇਸ਼ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ ਨੇ ਸਹਿਮਤੀ ਦਿੱਤੀ ਸੀ? ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਤਿੰਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ "ਨਹੀਂ" ਜਾਂ "ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਹੀਂ" ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ।

ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ

ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ, ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ GxP (ਚੰਗੇ ਅਭਿਆਸ - ਚੰਗੇ ਅਭਿਆਸ ਨਿਯਮ; GMP ਉਤਪਾਦਨ, GLP ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ, GCP ਕਲੀਨਿਕ) ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਵੀ ਸਿਸਟਮ — ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਸਮੇਤ — ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣਾ ਇਰਾਦਾ ਕੰਮ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ)। ਇੱਕ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ; ਇਸ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਕਿਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ "ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ" ਮਾਡਲ ਦਾ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ GMP ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ।

ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ

AI ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ; ਇਹ ਮਨੁੱਖ ਹੀ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ AI ਕਿਸੇ ਖੋਜ, ਅਣੂ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅੰਤਮ ਦਸਤਖਤ ਉਸ ਮਾਹਰ ਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੂਜਾ ਥੰਮ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ, ਰਿਪੋਰਟ, ਜਾਂ ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਗੁਪਤ, ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਖੰਡਤਾ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਦੋਹਰੀ-ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਬੰਦ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜੋ ਇੱਕ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਦੇ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ ਪਦਾਰਥ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਏਗਾ. ਮਾਡਲ ਨੇ ਇਨਕਾਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਇਹ DURC ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਿਉਂ ਸੀ; ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਬਾਇਓਸਕਿਊਰਿਟੀ ਟੀਮ ਨੇ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ। ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਦੁਰਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਕੇਸ 2 - ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਤੋਂ ਵਾਪਸੀ। ਇਕ ਟੀਮ 500 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਜੀਨੋਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਜਨਤਕ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੀ। ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਧਿਕਾਰੀ ਨੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਕਿ ਡੇਟਾ ਮੁੜ-ਪਛਾਣਯੋਗ ਸੀ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਿਆ ਸੀ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਥਾਨਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ.

ਕੇਸ 3 — ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅੰਤਰ। ਇੱਕ ਨਿਰਮਾਣ ਸਹੂਲਤ ਨੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ AI ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ। ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਨੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕੋਈ GMP ਤਸਦੀਕ ਨਹੀਂ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਕੋਈ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਤੱਕ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਤੋਂ ਵਾਪਸ ਲੈ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਦੋਹਰੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮੁੱਢਲਾ ਮੁਲਾਂਕਣ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਜੀਵ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਲਾਹਕਾਰ। DURC ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: ਕੀ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ (ਸੰਕਰਮਣ, ਜ਼ਹਿਰੀਲੇਪਨ, ਖੋਜ ਤੋਂ ਬਚਣਾ, ਆਦਿ), ਕਿਹੜੀਆਂ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀਆਂ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਕੋਈ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਤਕਨੀਕੀ ਸਲਾਹ ਨਾ ਦਿਓ; ਸਿਰਫ਼ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪਰਮਿਟਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਅਧਿਐਨ: [ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ]

2) ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ:

ਮੈਂ AI ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ। ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦਿਓ: ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਮੁੜ-ਪਛਾਣ ਦਾ ਜੋਖਮ, ਸਹਿਮਤੀ ਦਾ ਦਾਇਰਾ, ਵਾਹਨ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਰਤਾਂ। ਮੈਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੇ ਨਾਲ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮੈਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨਿਰਯਾਤ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

3) ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਯੋਜਨਾ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਮਾਹਰ। ਮੈਂ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ। GxP ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਸਦੀਕ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ: ਉਦੇਸ਼ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਮਾਪਦੰਡ, ਟਰੇਸੇਬਿਲਟੀ, ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ। ਮੈਂ "ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ" ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਘਟਾਵਾਂ?

4) ਡਰਾਫਟ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਬਿਆਨ:

ਮੈਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ/ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ। ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਦਿਓ: ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ, ਕਿਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਕਿੱਥੇ ਹੈ। ਸਾਦੀ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਇਸ ਰੋਗਾਣੂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਓ।

ਇਹ ਦੋਹਰੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ; ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਕੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੀ ਬੇਨਤੀ ਕਦੇ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਜੀਵ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਮੈਂ ਇੱਕ ਰੱਖਿਆਤਮਕ ਜਰਾਸੀਮ ਖੋਜਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਦੀ DURC ਰੇਟਿੰਗ, ਲੋੜੀਂਦੀ ਸੰਸਥਾਗਤ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀਆਂ, ਡੇਟਾ ਗੁਪਤਤਾ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨਗੇ। ਕੋਈ ਵੀ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਛੂਤ ਜਾਂ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇਪਣ ਨੂੰ ਵਧਾਵੇ।

ਅੰਤਰ: ਸਵੈ-ਰੱਖਿਆ ਦਾ ਉਦੇਸ਼, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਫੋਕਸ, ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ।

ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਫਰੇਮਵਰਕ

ਖੇਤਰ

ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ

ਜੋਖਮ

ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ

ਜੀਵ ਸੁਰੱਖਿਆ

ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵਧਾਓ

DURC/ ਦੁਰਵਿਵਹਾਰ

ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ + ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ

ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ

ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ

ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ

ਡੀ-ਪਛਾਣ + ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ

ਸਹਿਮਤੀ

ਨਿਸ਼ਾਨ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ

ਨੈਤਿਕ ਉਲੰਘਣਾ

ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਰਹੋ

ਸੰਪਾਦਨ

GxP ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ

ਆਡਿਟ ਅਸਫਲਤਾ

ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ

ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ

ਆਦਮੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਅੰਨ੍ਹੇ ਟਰਨਓਵਰ

ਮਾਹਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ + ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਦੋਹਰੀ-ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ. ਮਾਸੂਮ ਜਾਪਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ; ਸ਼ੱਕ ਵਿੱਚ ਰਹੋ.
• ਇੱਕ ਬੇਕਾਬੂ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਡੇਟਾ ਦੇਣਾ. ਇਹ ਬਿਨਾਂ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ।
• ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਤੋਂ ਵੱਧ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਸ ਉਦੇਸ਼ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਜਿਸ ਲਈ ਇਹ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
• ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ GxP ਦੀ ਮਨਾਹੀ ਹੈ।
• AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣਾ। ਵਿਗਿਆਨਕ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਬਾਇਓਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਨਾਲੋਂ ਪਹਿਲ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਜੋ ਦੋਹਰੇ-ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਅਜਿਹੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ "ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ" ਆਉਟਪੁੱਟ GMP ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾਂ: ਇਹ ਮਨੁੱਖ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ, ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੈ. AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਤਿੰਨ ਧੁਰਿਆਂ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕੰਮ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ) ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। (1) ਦੋਹਰੇ-ਵਰਤੋਂ ਪੂਰਵ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। (2) ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। (3) ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਬਿਆਨ ਲਿਖੋ: ਤੁਸੀਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿੱਥੇ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ? ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ "ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਰਤੋਂ ਨੋਟ" ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਰੱਖੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਦੋਹਰੇ-ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ; ਮੈਂ ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਮਰੀਜ਼/ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਨਿਯਮਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲਿਆਂ 'ਤੇ ਅੰਤਮ ਗੱਲ ਨੂੰ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਜੇਕਰ ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਸ਼ੱਕੀ/ਜੋਖਮ ਭਰੀ ਬੇਨਤੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਰੋਕਣ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦਾ ਰਿਫਲੈਕਸ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ।