CHALLENGES OF AI FOR RESEARCH ETHICS
Notice bibliographique
Résumé
With the continuously increasing popularity of AI, it is critical to gain an understanding of how research ethics are impacted. Unfortunately, the Tri-Council Policy Statement: Ethical Conduct for Research Involving Humans, or the TCPS2, lags far behind current technology and potential legislation when it comes to AI. We suspect that REBs at Canadian public universities are struggling to determine how the TCPS2 can or should be interpreted when it comes to AI research. To gauge these challenges, we conducted a survey of REB Chairs/Vice-Chairs and REO managers/supervisors. The results of the survey confirmed our suspicions. They also show that the lack of guidance from the Tri-Council and the Panel on Research Ethics is likely making this struggle worse. Through an analysis of the TCPS2, proposed legislation, and the survey results, we developed a series of recommendations for both the Tri-Council and REBs which may help overcome these struggles and ease the confusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,472 | 0,482 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,119 |
| Communication savante | 0,050 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».