[论文解读] Beyond principlism: Practical strategies for ethical AI use in research practices

Zhenyang Lin|arXiv (Cornell University)|Jan 27, 2024

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用 5

一句话总结

本文批评高层次的道德框架，并提出一种以用户为中心、以现实主义为灵感的方法，提出五个可执行的目标，用于研究中的伦理AI使用，以及文档指南和实施策略。

ABSTRACT

The rapid adoption of generative artificial intelligence (AI) in scientific research, particularly large language models (LLMs), has outpaced the development of ethical guidelines, leading to a "Triple-Too" problem: too many high-level ethical initiatives, too abstract principles lacking contextual and practical relevance, and too much focus on restrictions and risks over benefits and utilities. Existing approaches--principlism (reliance on abstract ethical principles), formalism (rigid application of rules), and technological solutionism (overemphasis on technological fixes)--offer little practical guidance for addressing ethical challenges of AI in scientific research practices. To bridge the gap between abstract principles and day-to-day research practices, a user-centered, realism-inspired approach is proposed here. It outlines five specific goals for ethical AI use: 1) understanding model training and output, including bias mitigation strategies; 2) respecting privacy, confidentiality, and copyright; 3) avoiding plagiarism and policy violations; 4) applying AI beneficially compared to alternatives; and 5) using AI transparently and reproducibly. Each goal is accompanied by actionable strategies and realistic cases of misuse and corrective measures. I argue that ethical AI application requires evaluating its utility against existing alternatives rather than isolated performance metrics. Additionally, I propose documentation guidelines to enhance transparency and reproducibility in AI-assisted research. Moving forward, we need targeted professional development, training programs, and balanced enforcement mechanisms to promote responsible AI use while fostering innovation. By refining these ethical guidelines and adapting them to emerging AI capabilities, we can accelerate scientific progress without compromising research integrity.

研究动机与目标

• 识别在将原则主义、形式主义和技术解决主义应用于研究实践时的差距。
• 提出一个以现实主义为灵感、以用户为中心的框架，以指导日常研究中的伦理AI使用。
• 界定可操作的目标和策略，以解决偏见、隐私、版权、抄袭和透明度问题。

提出的方法

• 批判性分析现有的伦理方法（原则主义、形式主义、技术解决主义）及其对研究实践的局限性。
• 提出一个五目标框架，用于研究中伦理AI的使用。
• 提供可操作的策略和滥用案例以及纠正措施。
• 建议文档指南以提升透明度和可重复性。
• 倡导有针对性的专业发展和对负责任AI使用的平衡监督，以促进负责任的AI使用。

实验结果

研究问题

• RQ1 在引导研究实践中的伦理AI使用方面，原则主义、形式主义和技术解决主义有哪些局限？
• RQ2 以现实主义为灵感、以用户为中心的框架如何应对研究中AI日常伦理挑战？
• RQ3 哪些具体目标和策略能够实现负责、透明且可重复的AI辅助研究？

主要发现

• 一种现实主义、以用户为中心的方法可以弥合抽象伦理与日常研究实践之间的差距。
• 提出五个具体的伦理AI使用目标（培训与输出理解；隐私/保密/版权；避免抄袭和政策违规；优于替代方案的有益使用；透明且可重复的AI使用）。
• 每个目标都附有可操作的策略和滥用/纠正案例，以在实践中将伦理落到实处。
• 提出文档指南以提高AI辅助研究的透明度和可重复性。
• 本文呼吁开展有针对性的专业发展、培训项目，以及平衡的执行，以促进负责任的AI使用而不扼杀创新。