收益：
- 能够将知情同意、非恶意和保密原则应用于社会研究
- 在将数据提供给人工智能之前，能够通过清除所有直接和间接标识符来正确匿名化数据
- 能够查询所使用的人工智能工具的数据保留策略，并仅使用批准的介质来存储敏感数据
社会研究是与人一起完成的，这伴随着沉重的责任。人们会告诉你他们的生活、他们的观点，有时甚至是他们最脆弱的经历。研究道德是维持这种信任的一套规则：不伤害参与者、征得他们的同意、保护他们的身份、不滥用他们的数据。在人工智能时代，这种责任变得更加重要，因为将参与者数据粘贴到人工智能工具中现在可能意味着在不知不觉中泄露该数据。在本单元中，您将学习研究伦理的基本原则、如何在使用人工智能时保护机密性，以及如何正确地匿名化数据（使人无法识别）。
三个基本原则是每项社会研究的支柱。知情同意：参与者必须了解研究是什么以及他的数据将如何使用，并自由地说“是”。非恶意：研究不应对参与者造成身体、心理或社会伤害。保密性和机密性：参与者的身份和数据必须受到保护。人工智能工具可以促进这些政策（例如起草同意文本、匿名化控制）或损害它们（例如将个人身份记录上传到云端）。区别在于用户是否有意识。
循序渐进：道德和安全的研究
1. 获得道德认可。在大多数机构（大学、研究所）中，涉及人类的研究需要获得伦理委员会（确保研究不会伤害参与者的委员会）的批准。 AI帮助起草申请文本；批准本身属于该机构。
2. 清楚地写出同意书文本。应以参与者能够理解的语言而不是繁琐的法律语言来告知。 AI起草简单完整的同意文本；您确认每一项。
3. 在将数据提供给人工智能之前对其进行匿名处理。应删除姓名、地址、电话号码、工作场所和身份详细信息。仅仅删除名字通常是不够的；诸如“X社区唯一的药剂师，有三个孩子”之类的描述也暴露了这个人的身份。
4. 了解哪种工具存储数据以及如何存储数据。您粘贴到 AI 工具中的数据将在该工具的服务器上进行处理，并可用于某些服务的培训。对于敏感数据，这可能是不可接受的；使用您所在机构批准的具有数据保护保证的工具。
5、安全存储数据并及时删除。遵守您在同意书中承诺的保留期限和删除承诺。
注意：将包含个人身份信息（命名记录、联系信息、敏感个人数据）的原始参与者数据粘贴到任何人工智能工具中都是严重违反道德和法律的行为。首先对数据进行匿名处理；如果您无法对其进行匿名化，切勿将该数据提供给外部工具。
三个迷你箱子
案例 1——匿名化不足。一名研究人员从记录中删除了名字并将其提供给人工智能。但一位参与者说，“去年，作为该市唯一的女性督察……”；仅这个定义就暴露了这个人。通过告诉人工智能“在每个记录中查找识别细节”，11 个这样的潜在标识符出现并被概括。
案例 2 — 简化同意书文本。一个团队的同意书是用厚重的法律术语写的；参与者在不理解的情况下签名。 YZ 将文本缩减至八年级阅读水平，并用简单的土耳其语制作每篇文章。参与者现在真正理解并表示同意；伦理委员会也批准了该决定。
案例 3——车辆选择避免了危机。一名博士生正准备将对受害者的敏感采访上传到通用人工智能工具中进行总结。他的顾问提醒说，这些数据不是匿名的，车辆的数据保留政策也是未知的。数据首先完全匿名，并且仅在该机构批准的有数据保护保证的环境中进行处理。
四个可复制模板
1）匿名化控制：
在下面的文本中标记出可以直接或间接识别该人的每个细节：姓名、地点、工作场所、独特角色（“独一无二”）、日期、关系、疾病、罕见特征。建议对每个问题进行匿名回复（例如“参与者 7”、“X 县”）。文本：[此处]
2）知情同意书草案：
为一项研究起草一份通俗易懂的（八年级水平）知情同意文本。它包括：研究目的、将做什么、持续时间、自愿性和撤回权、数据将如何存储/删除、保密保证、沟通。避免使用法律术语。主题：[x]
3）道德风险筛查：
我的研究设计：[摘要]。参与者：[谁]。列出可能的道德风险：潜在伤害、权力失衡、弱势群体、隐私风险、同意问题。针对每个风险给出缓解建议。如有脆弱群体，请注明特别注意事项。
4）AI车辆安全控制：
我有以下类型的数据：[类型]。在用人工智能工具处理这个问题之前，列出我应该问的安全问题清单：数据存储在哪里，是否用于教育，是否匿名，是否有机构批准，是否敏感数据。建议决策标准。
弱提示/强提示
弱提示：
总结一下这次采访记录：“我是 Ayşe Yılmaz，卡德柯伊的一名教师，我的妻子去年......”[带有全名、ID 的文本]
这会将凭证直接泄露给外部工具——这是严重的隐私侵犯。数据根本没有匿名。
强力提示：
总结一下下面的文字。文本已预先匿名化：姓名被替换为“参与者 3”等代码，位置被替换为“X 县”等通用短语，省略了识别详细信息。添加新的标识符；请勿做出违反匿名性的推论。文本：[匿名文本]
不同之处在于：在第二种方法中，参与者的身份根本没有到达工具；隐私从一开始就受到保护。
伦理原则与人工智能实践
原则
含义
人工智能带来的风险
保护
知情同意
知情自由同意
—
简单的同意文本
不伤害
对参与者没有伤害
错误归因
忠诚度审核
隐私
身份受到保护
数据泄露
匿名化
数据安全
安全储存
云处理
认可车辆
诚实
无配件
幻觉
来源验证
常见错误
- 我想我只是删除了这个名字并将其匿名化。间接描述词（“唯一的描述词”）暴露了这个人。
- 将原始 ID 数据粘贴到外部工具中。这是最严重的隐私侵犯行为之一。
- 用行话书写同意文本。不被理解的同意不是真正的同意。
- 不了解车辆的数据政策。了解您的数据的存储和使用位置。
- 将道德批准视为一种形式。伦理委员会保护参与者；认真对待它。
综上所述
社会研究的核心是对参与者的责任。知情同意、非恶意和保密是每项研究的支柱。人工智能;它可以协助同意文本简化、道德风险筛查和匿名化控制。但向人工智能工具提供原始 ID 数据是一种严重的违规行为；首先对数据进行完全匿名化，清除间接标识符，仅使用您所在机构批准的安全工具，并遵守您做出的每一个承诺。伦理不是研究的装饰，而是先决条件。
应用任务
准备一份简短的成绩单样本（您自己编辑），其中包括识别信息。使用“匿名化控制”模板查找并概括来自 AI 的所有直接和间接标识符；计算有多少秘密标识符出现。然后，使用“知情同意草案”创建一个简单的同意文本，并让朋友阅读它以测试它是否真正可以理解。
清单
- [ ] 我已检查道德批准要求和流程。
- [ ] 我用简单易懂的语言写下了同意书。
- [ ] 在将数据提供给 AI 之前，我清除了所有直接和间接标识符。
- [ ]我了解了我使用的AI工具的数据保留政策。
- [ ] 我仅使用经过批准的安全介质来存储敏感数据。