Mga nadagdag:
- Pag-unawa sa mga uri ng plagiarism, self-plagiarism at ang etikal na katayuan ng artificial intelligence na ginawang teksto
- Kakayahang magsulat ng isang malinaw na pahayag ng paggamit ng artificial intelligence alinsunod sa mga patakaran sa paggamit at deklarasyon ng institusyon at journal.
- Kakayahang maunawaan ang mga prinsipyo ng pagiging may-akda (hindi maaaring maging may-akda ang artificial intelligence), ang mga kahihinatnan ng paggawa ng data at mga paglabag sa etika, at kumilos nang responsable
Ang buong halaga ng akademya ay nakabatay sa tiwala: ang nagbabasa ng isang papel ay nagtitiwala na ang may-akda ay tapat, ang data ay tunay, ang kontribusyon ay orihinal, at ang mga mapagkukunan ay tumpak na binanggit. Kapag nasira ang tiwala na ito, hindi lang papel kundi karera at maging ang reputasyon ng isang larangan ang nasisira. Ang pagpapanatili ng tiwala na ito sa edad ng AI ay nagdudulot ng mga bagong responsibilidad: ang mga limitasyon ng plagiarism, ang etikal na katayuan ng text na binuo ng AI, at malinaw na pagsisiwalat. Ang pangunahing prinsipyo ng yunit na ito ay isa: ang paggamit ng AI ay lehitimo ngunit hindi maaaring itago; Ang katapatan, transparency at sukdulang pananagutan ng tao ay pinananatili sa lahat ng pagkakataon.
Mga uri ng plagiarism at self-plagiarism
Ang plagiarism ay ang pagpapakita ng ideya, pangungusap o data ng ibang tao bilang iyong sarili nang hindi binabanggit ang pinagmulan. Ito ay may ilang mga anyo. Direktang plagiarism: pagkopya sa teksto ng verbatim. Mosaic/paraphrasing plagiarism: pagpapalit ng mga salita at paggamit ng ideya nang walang pagpapalagay — ito ang pinaka-nakapanlokong uri, dahil ito ay napagkakamalang "aking sariling pangungusap". Self-plagiarism: muling pagtatanghal ng sariling naunang publikasyon ng may-akda nang walang wastong pagpapalagay; Isang paglabag ang muling pag-publish o pagpapakita ng parehong data bilang bago, kahit na ito ay sarili mong text. Salami slicing: artipisyal na paghahati ng isang gawa sa maraming artikulo.
Ang AI ay isang dalawang-pronged na isyu dito. Sa isang banda, ang pagkakaroon ng AI "paraphrase" na teksto ay magiging automating mosaic plagiarism kung ang orihinal na pinagmulan ay hindi binanggit - ang ideya ng AI ay hindi sa iyo. Ang AI, sa kabilang banda, ay makakatulong sa iyo na i-flag ang hindi sinasadyang hindi sinasadyang mga sipi o mga panganib ng self-plagiarism sa iyong sariling teksto. Ang panuntunan ay hindi nagbabago: ang obligasyon na banggitin ang mga mapagkukunan ay independiyente sa kung sino o kung ano ang sumulat ng teksto.
Babala: "Isinulat muli ng AI, ngayon ang aking pangungusap" ay hindi isang pagtatanggol. Kung ang ideya ay sa ibang tao, kailangan ang pagpapatungkol, gaano man kahusay ang pagsulat nito muli ng AI. Kung hindi man, binago ng plagiarism ang medium ngunit patuloy na umiiral.
Ang AI ay nakabuo ng teksto at pagsulat
Ang mga karaniwang alituntunin sa etika ng publikasyon (hal., ang ICMJE — komite ng mga editor ng medikal na journal at COPE — komite sa mga linya ng etika sa publikasyon) ay nagtatag ng dalawang malinaw na panuntunan. Una: Ang AI ay hindi maaaring maging isang manunulat. Ang pagiging may-akda ay nangangailangan ng pananagutan—pagtatanggol sa integridad ng akda, pagdedeklara ng mga salungatan ng interes, pagiging responsable—at hindi magagawa ng modelo ng wika ang mga bagay na ito. Pangalawa: Idineklara ang paggamit ng AI. Kung gumamit ka ng AI sa pagbuo ng text, pag-edit ng wika, o pagsusuri, malinaw mong ibinubunyag ito sa paraan o hiwalay na seksyon ng deklarasyon. Ang layunin ng pahayag ay hindi para akusahan ka; Ito ay upang matapat na ipakita sa mambabasa at editor kung paano ginawa ang teksto.
Ang pinakamalubhang paglabag ay ang data fabrication at data falsification. Ang pagsasabing "gumawa ng isang makatwirang paghahanap", "kumpletuhin ang nawawalang data", "ipakita ang resulta ng mas malakas" ay direktang nasa kategoryang ito at ito ang pinakamalubhang krimen na maaaring magwakas sa isang akademikong karera. Ang bitag na ito ay mapanlinlang dahil ang AI ay maaaring makabuo ng matatas na numero; Ang pulang linya ay ganap: ang data ay nagmumula lamang sa aktwal na pagmamasid, hindi kailanman ginawa.
Patakaran ng korporasyon at kasanayan sa transparency
Iba-iba at mabilis na nagbabago ang patakaran sa AI ng bawat institusyon at journal; ang ilan ay nagpapahintulot ng malawak na paggamit habang ang iba ay nagbabawal sa ilang mga yugto. Ang iyong responsibilidad ay basahin ang kasalukuyang patakaran ng target na journal at iyong institusyon (unibersidad, mga regulasyon sa thesis) bago magsimula sa trabaho. Ang pagsasagawa ng transparency ay kongkreto: itala kung aling tool ang ginamit mo, sa anong yugto, para saan, at ideklara ito kung kinakailangan. Ang rekord na ito ay parehong nagpoprotekta sa iyo at nagpapatunay ng iyong katapatan sa isang pag-audit.
Dapat ding linawin ang isang punto: Mali ang walang taros na pagtitiwala sa mga tool sa pagtuklas ng AI. Ang mga tool na ito ay gumagawa ng parehong mga maling positibo (napagkakamalang AI ang pagsulat ng tao) at mga maling negatibo; Maaari nilang markahan nang hindi patas ang natural na teksto, lalo na ng mga hindi katutubong manunulat na Ingles, bilang "binuo ng AI." Samakatuwid, hindi tama na sisihin ang text ng mag-aaral batay lamang sa marka ng detector, o umasa sa ganoong tool para sabihin ang "malinis" at laktawan ang transparency. Ang katiyakan ng integridad ay hindi isang marka ng software, ngunit ang iyong malinaw na deklarasyon at disiplina sa pag-iingat ng rekord. Ang etika ay hindi isang nasusukat na halaga, ngunit isang praktikal na responsibilidad.
tatlong mini case
Case 1 — Mosaic plagiarism. Gumamit ang isang mag-aaral ng isang talata ng isang artikulo nang walang pagpapatungkol sa pamamagitan ng pagpapasabi sa AI ng "paraphrase". Ang software ng plagiarism ay nagpakita ng mababang pagkakatulad, ngunit nakilala ng consultant ang pinagmulan ng ideya. Ito ay isang kumpletong mosaic plagiarism; Binago ng AI ang mga salita, ngunit hindi inalis ang obligasyon sa pagpapatungkol. Idinagdag ng mag-aaral ang pinagmulan at natutunan ang aralin: hindi pinapalitan ng muling pagsulat ang attribution.
Kaso 2 — Hindi sa paggawa ng data. Ang isang mananaliksik ay may nawawalang data sa isang cell at natuksong sabihin sa AI na "magmungkahi ng isang makatwirang halaga." Huminto siya at naisip: peke ang data na ito. Sa halip, tapat niyang iniulat ang kawalan sa pamamaraan at sinabing naglapat siya ng naaangkop na pamamaraan ng nawawalang data (imputation). Nanatiling transparent ang text at walang ginawang numero.
Kaso 3 — Transparent na pahayag. Pinakintab ng isang hindi katutubong manunulat ang wika ng kanyang artikulo gamit ang AI at ginamit din ang AI para sa kanyang introduction draft. Binasa niya ang patakaran ng journal at nagdagdag ng pahayag sa seksyon ng mga pamamaraan, "Ginamit ang isang generative AI tool para sa pag-edit ng wika at pagbalangkas ng panimula, at lahat ng nilalaman ay na-verify at naaprubahan ng mga may-akda." Tinanggap ito ng editor; Lumilikha ng tiwala ang transparency.
Mga nakopyang template
1) Pagsusuri sa panganib ng plagiarism/attribution:
Markahan ang mga pangungusap ng mga ideya, claim o data sa text sa ibaba na maaaring mangailangan ng pagsipi ngunit mukhang hindi binabanggit. Ituro din ang mga lugar na katulad ng dati kong gawa na nagdudulot ng panganib ng self-plagiarism. Bahala na; ilista mo lamang ang mga mapanganib na lugar. Teksto: [i-paste]
2) Pahayag ng paggamit ng AI:
Sumulat ng isang transparent na draft ng isang pahayag ng paggamit ng AI para sa isang artikulo. Paggamit:[aling kasangkapan, anong yugto: hal. pag-edit ng wika, draft abstract]. Dapat tandaan na HINDI ang BeyanYZ ang may-akda at lahat ng nilalaman ay na-verify ng mga may-akda. 2-3 pangungusap, pormal na tono.
3) Paraphrasing + attribution (tamang paggamit):
Isulat muli ang sumusunod na pangungusap nang mas matatas PERO tandaan na ito ay isa pang ideya ng pinagmulan: maglagay ng placeholder sa dulo ng muling pagsulat [REFERENCE HERE] para maidagdag ko ang source. Huwag baguhin ang ideya. Pangungusap + pinagmulan: [paste]
4) Checklist ng patakaran:
Gumawa ng checklist ng etika ng AI bago magsumite sa isang journal: nabasa na ba ang patakaran ng institusyon, nabasa na ba ang patakaran ng AI sa journal, naitala na ba ang paggamit, naisulat na ba ang isang pahayag, walang data na ginawa, na-verify na ba ang lahat ng attribution. Gawin itong maikli at ma-bookmark.
Mahinang prompt / Malakas na prompt
Mahinang prompt:
Isulat muli ang talatang ito upang walang plagiarism. [talata]
Hindi nito malulutas ang problema sa pagpapatungkol; Kung ang ideya ay pag-aari ng iba, ang muling pagsulat ay plagiarism pa rin.
Napakahusay na prompt:
Ang sumusunod na talata ay naglalaman ng ideya ng isa pang pag-aaral. Tulungan akong ibuod ito sa sarili kong mga salita PERO (1) mag-iwan ng puwang para banggitin ang pinagmulan, (2) huwag i-distort ang ideya, (3) ipakita sa akin ang espasyo kung saan ko maidaragdag ang aking orihinal na interpretasyon. Pinagmulan: [imprint]. Talata: [i-paste]
Katayuan
Katayuang etikal
tamang pag-uugali
Pagwawasto ng wika gamit ang AI
lehitimo
Ipahayag
Pagsusulat ng ideya nang walang attribution sa AI
Plagiarism
Magdagdag ng pagsipi
Ang paggawa ng AI ay gumawa ng data
malubhang paglabag
huwag na huwag
Gumagamit ng sariling lumang text na walang attribution
pangongopya sa sarili
ipakita ang pinagmulan
Ipakita ang AI bilang may-akda
hindi katanggap-tanggap
Tao na manunulat + deklarasyon
Mga karaniwang pagkakamali
- Pinapalitan ang muling pagsulat para sa pagpapatungkol. Kung ang ideya ay sa ibang tao, kinakailangan ang pagpapatungkol kahit na muling isinulat ito ng AI.
- Pagkakabit/pagpapalakas ng data. Ang pinaka-seryosong paglabag; Maaari itong tapusin ang isang karera.
- Itinatago ang paggamit. Kapag nangyari ito, ito ay itinuturing na isang paglabag sa integridad.
- Hindi pinapansin ang self-plagiarism. Kinakailangan ang pagpapatungkol, kahit na ito ay sarili mong text.
- Hindi nagbabasa ng patakaran. Ang mga tuntunin sa institusyon at journal ay magkaiba at may bisa.
Tip: Isang simpleng tanong sa pagsusuri sa sarili: "Akin ba talaga ang ideya/data sa pangungusap na ito, o nanggaling ba ito sa ibang pinagmulan?" Kung ang sagot ay "iba", sanggunian; Kung "produced", huminto. Pinipigilan ng dalawang tanong na ito ang karamihan sa plagiarism at katha habang nagsusulat ka.
Sa buod
Kumpiyansa sa akademya; ay pinananatili nang may katapatan, pagiging tunay at transparency. Hindi inaalis ng plagiarism ang obligasyon ng attribution kung ang ideya ay pag-aari ng ibang tao, kahit na ang tagapamagitan ay AI; Ang self-plagiarism at salami slicing ay mga paglabag din. Ang AI ay hindi maaaring maging may-akda, ang data ay hindi kailanman maaaring gawa-gawa, at ang paggamit ay malinaw na idineklara. Basahin nang maaga ang mga patakaran ng institusyonal at journal at itala ang iyong paggamit. Ang pinakamaikling tuntunin: ang ideya ay nakasalalay sa pinagmulan, ang data ay nakasalalay sa katotohanan, ang paggamit ay nakasalalay sa pahayag, ang responsibilidad ay nakasalalay sa tao.
Gawain ng aplikasyon
Kunin ang iyong sariling halimbawa ng isang teksto. Mag-scan para sa panganib ng pagsipi/self-plagiarism gamit ang AI at suriin ang mga minarkahang bahagi nang iyong sarili; Kung makakita ka ng hindi bababa sa isang ideyang hindi natukoy, magdagdag ng pinagmulan. Pagkatapos ay sumulat ng isang transparent na pahayag ng paggamit ng AI na angkop para sa iyong sariling paggamit. Panghuli, hanapin ang patakaran ng AI ng iyong target na journal at institusyon at tandaan ang tatlong artikulo nito.
checklist
- [ ] Nabanggit ko ba ang mga ideya/data ng iba?
- [ ] Sinuri ko ba ang sarili kong nakaraang gawa para sa panganib ng self-plagiarism?
- [ ] Sigurado ba akong hindi ako gumagawa/nagpapalaki ng anumang data?
- [ ] Ibinunyag ko ba ang aking paggamit ng AI sa isang malinaw na pahayag?
- [ ] Nabasa ko ba ang patakaran sa AI ng institusyon at journal?