Faida:
- Uwezo wa kutumia kanuni za ridhaa iliyoarifiwa, kutokuwa na hatia, na usiri kwa utafiti wa kijamii
- Uwezo wa kuficha data ipasavyo kwa kufuta vitambulishi vyote vya moja kwa moja na visivyo vya moja kwa moja kabla ya kuipa akili ya bandia.
- Uwezo wa kuhoji sera ya kuhifadhi data ya zana ya kijasusi bandia inayotumika na kutumia media iliyoidhinishwa pekee kwa data nyeti.
Utafiti wa kijamii unafanywa na watu, na hii inakuja na jukumu zito. Watu wanakuambia juu ya maisha yao, maoni yao, wakati mwingine uzoefu wao dhaifu zaidi. Maadili ya utafiti ni seti ya sheria za kudumisha uaminifu huu: kutomdhuru mshiriki, kupata kibali chake, kulinda utambulisho wao, na kutotumia data zao vibaya. Katika enzi ya AI, jukumu hili limeongezeka zaidi, kwa sababu kubandika data ya mshiriki kwenye zana ya AI sasa kunaweza kumaanisha kuvuja data hiyo bila kujua. Katika kitengo hiki, utajifunza kanuni za msingi za maadili ya utafiti, jinsi ya kulinda usiri unapotumia AI, na jinsi ya kuficha data ipasavyo (kumfanya mtu asitambulike).
Kanuni tatu za msingi ni uti wa mgongo wa kila utafiti wa kijamii. Idhini iliyoarifiwa: mshiriki lazima aelewe utafiti ni nini na jinsi data yake itatumika na kusema "ndiyo" kwa uhuru. Kutokuwa na wanaume: utafiti haupaswi kusababisha madhara ya kimwili, kisaikolojia au kijamii kwa mshiriki. Usiri na usiri: utambulisho na data ya mshiriki lazima zilindwe. Zana za AI zinaweza kuwezesha sera hizi (k.m. kuandika maandishi ya idhini, udhibiti wa kutokutambulisha) au kuzihatarisha (k.m. kupakia manukuu yanayoweza kumtambulisha mtu binafsi kwenye wingu). Tofauti ni iwapo mtumiaji anafahamu au la.
Hatua kwa hatua: utafiti wa kimaadili na salama
1. Pata idhini ya kimaadili. Katika taasisi nyingi (vyuo vikuu, taasisi) utafiti unaohusisha binadamu unahitaji idhini kutoka kwa kamati ya maadili (kamati inayohakikisha kwamba utafiti haumdhuru mshiriki). AI husaidia kuandaa maandishi ya maombi; Idhini yenyewe ni ya taasisi.
2. Andika maandishi ya idhini kwa uwazi. Mshiriki afahamishwe kwa lugha anayoielewa, si kwa lugha nzito ya kisheria. AI huandaa maandishi rahisi na kamili ya idhini; Unathibitisha kila kitu.
3. Usijulishe data kabla ya kuipa AI. Jina, anwani, nambari ya simu, mahali pa kazi na maelezo ya utambulisho yanapaswa kuondolewa. Kufuta tu jina mara nyingi haitoshi; Maelezo kama vile "pamoja na watoto watatu, mfamasia pekee katika mtaa X" pia humtoa mtu huyo.
4. Jua ni chombo gani huhifadhi data na jinsi gani. Data unayobandika kwenye zana ya AI huchakatwa kwenye seva za zana hiyo na inaweza kutumika katika mafunzo katika baadhi ya huduma. For sensitive data this may be unacceptable; Tumia zana zilizo na uhakikisho wa ulinzi wa data ambazo zimeidhinishwa na taasisi yako.
5. Hifadhi data kwa usalama na uifute kwa wakati unaofaa. Tii muda wa kubaki na ahadi ya kufuta uliyoahidi kwenye kibali chako.
Tahadhari: Kubandika data mbichi ya mshiriki iliyo na maelezo ya mtu binafsi (nukuu iliyopewa jina, maelezo ya mawasiliano, data nyeti ya kibinafsi) kwenye zana yoyote ya AI ni ukiukaji mkubwa wa kimaadili na kisheria. Usitambulishe data kwanza; Ikiwa huwezi kuificha, usiwahi kutoa data hiyo kwa zana ya nje.
kesi tatu ndogo
Kesi ya 1 - Ufichaji utambulisho hautoshi. Mtafiti alifuta majina kutoka kwa nakala na kuwapa AI. Lakini mshiriki mmoja alisema, "Mwaka jana, kama mkaguzi pekee mwanamke katika manispaa..."; Ufafanuzi huu pekee ulimpa mtu huyo mbali. Kwa kuwaambia AI "pata maelezo ya kutambua katika kila nakala," vitambulishi 11 kama hivyo vilivyofichika viliibuka na kujumlishwa.
Kesi ya 2 - Maandishi ya idhini yamerahisishwa. Fomu ya idhini ya timu moja iliandikwa kwa lugha nzito ya kisheria; Washiriki walikuwa wakitia saini bila kuelewa. YZ ilipunguza maandishi hadi kiwango cha usomaji wa daraja la 8 na kufanya kila makala katika Kituruki cha kawaida. Washiriki sasa walielewa kweli na kutoa idhini; Kamati ya maadili pia iliidhinisha.
Kesi ya 3 - Chaguo la gari liliepusha shida. Mwanafunzi wa PhD alikuwa karibu kupakia mahojiano nyeti na waathiriwa kwenye zana ya jumla ya AI ili kuyafupisha. Mshauri wake alikumbusha kuwa data haikufichuliwa na sera ya kuhifadhi data ya gari haijulikani. Data ilifichuliwa kwa ukamilifu na kuchakatwa tu katika mazingira yaliyothibitishwa na ulinzi wa data yaliyoidhinishwa na taasisi.
Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa
1) Udhibiti wa kutokutambulisha:
Weka alama kwenye KILA maelezo katika maandishi hapa chini ambayo yanaweza kumtambulisha mtu huyo moja kwa moja au kwa njia isiyo ya moja kwa moja: jina, eneo, mahali pa kazi, majukumu ya kipekee ("moja ya aina"), tarehe, uhusiano, ugonjwa, sifa adimu. Pendekeza jibu lisilojulikana kwa kila mmoja (k.m., "Mshiriki 7," "Kaunti X"). Maandishi: [hapa]
2) Rasimu ya idhini iliyo na habari:
Rasimu ya maandishi ya kibali cha utafiti kwa lugha nyepesi (kiwango cha darasa la 8). Inajumuisha: madhumuni ya utafiti, nini kitafanywa, muda, kujitolea na haki ya kujiondoa, jinsi data itahifadhiwa/kufutwa, uhakikisho wa usiri, mawasiliano. Epuka jargon ya kisheria. Mada: [x]
3) Uchunguzi wa hatari ya kimaadili:
Muundo wangu wa utafiti: [muhtasari]. Washiriki: [nani]. Orodhesha hatari za kimaadili zinazowezekana: uwezekano wa madhara, usawa wa nguvu, kikundi cha hatari, hatari ya faragha, masuala ya idhini. Toa pendekezo la kupunguza kwa kila hatari. Ikiwa kuna makundi dhaifu, onyesha pointi maalum za tahadhari.
4) Udhibiti wa usalama wa gari la AI:
Nina aina ifuatayo ya data: [aina]. Njoo na orodha ya maswali ya usalama ambayo ninapaswa kuuliza kabla ya kuchakata hii katika zana ya AI: data imehifadhiwa wapi, inatumiwa katika elimu, je, haijulikani, kuna idhini ya taasisi, ni data nyeti. Pendekeza vigezo vya uamuzi.
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Agizo dhaifu:
Fanya muhtasari wa rekodi hii ya mahojiano: "Mimi ni Ayşe Yılmaz, mwalimu huko Kadıköy, mke wangu alikuwa mwaka jana ..." [maandishi yenye jina kamili, ID]
Hii huvujisha kitambulisho moja kwa moja kwa zana ya nje - ukiukaji mkubwa wa faragha. Data haijafichuliwa hata kidogo.
Agizo lenye nguvu:
Fanya muhtasari wa maandishi hapa chini. Maandishi hayakutajwa majina: badala ya majina yalibadilishwa na misimbo kama vile "Mshiriki 3", mahali pa mahali pamewekwa maneno ya kawaida kama vile "Kaunti X", maelezo ya kutambua yameachwa. Kuongeza kitambulisho kipya; usifanye makisio ambayo yatakiuka kutokujulikana.Text: [maandishi yasiyojulikana]
Tofauti: katika mbinu ya pili, utambulisho wa mshiriki haufikii chombo kabisa; Faragha inalindwa tangu mwanzo.
Kanuni za maadili na mazoezi ya AI
kanuni
Maana
hatari na AI
ulinzi
Idhini ya habari
Idhini ya bure iliyoarifiwa
-
Nakala rahisi ya idhini
usifanye madhara
Hakuna madhara kwa mshiriki
utoaji mbaya
Ukaguzi wa uaminifu
Faragha
Utambulisho unalindwa
uvujaji wa data
Kutokutambulisha
Usalama wa data
Hifadhi salama
usindikaji wa wingu
Gari iliyoidhinishwa
uaminifu
Haifai
kuona macho
uthibitishaji wa chanzo
Makosa ya kawaida
- Nadhani nilifuta jina na kulificha. Maelezo yasiyo ya moja kwa moja ("ya pekee") humpa mtu huyo.
- Inabandika data ghafi ya kitambulisho kwenye zana ya nje. Ni mojawapo ya ukiukaji mkubwa zaidi wa faragha.
- Kuandika maandishi ya idhini katika jargon. Idhini isiyoeleweka sio ridhaa ya kweli.
- Bila kujua sera ya data ya gari. Jua ambapo data yako imehifadhiwa na kutumika.
- Kuchukua idhini ya kimaadili kama utaratibu. Kamati ya maadili inamlinda mshiriki; ichukulie kwa uzito.
Kwa muhtasari
Moyo wa utafiti wa kijamii ni wajibu kwa mshiriki. Idhini iliyo na taarifa, kutokuwa na madhara, na usiri ndio uti wa mgongo wa kila utafiti. AI; Inaweza kusaidia katika kurahisisha maandishi ya idhini, uchunguzi wa hatari ya kimaadili na udhibiti wa kutokutambulisha. Lakini kutoa data mbichi ya kitambulisho kwa chombo cha AI ni ukiukaji mkubwa; Completely anonymize the data first, clear indirect identifiers, use only secure tools approved by your institution, and keep every promise you make. Maadili si pambo la utafiti, bali ni sharti.
Jukumu la maombi
Tayarisha nakala fupi ya sampuli (jihariri) inayojumuisha kutambua taarifa. Tafuta na ujumlishe vitambulishi vyote vya moja kwa moja na visivyo vya moja kwa moja kutoka kwa AI ukitumia kiolezo cha "udhibiti wa kutotambulisha"; Count how many secret identifiers come out. Kisha, unda maandishi rahisi ya idhini kwa kutumia "rasimu ya idhini iliyo na taarifa" na umwombe rafiki aisome ili kujaribu ikiwa inaeleweka kweli.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nimekagua mahitaji ya uidhinishaji wa kimaadili na mchakato.
- [ ] Niliandika maandishi ya idhini kwa lugha rahisi, inayoeleweka.
- [ ] Nilifuta vitambulishi vyote vya moja kwa moja na visivyo vya moja kwa moja kabla ya kutoa data kwa AI.
- [ ] Nilijifunza sera ya kuhifadhi data ya zana ya AI ninayotumia.
- [ ] I used only approved, secure media for sensitive data.