Етичні стандарти та межі використання штучного інтелекту в науковій діяльності: рекомендації Мінцифри

Відомство у співпраці з профільною експертною групою розробило та оприлюднило офіційні рекомендації щодо безпечного,прозорого та етичного використання систем штучного інтелекту в науковій і науково-дослідній діяльності. Документ покликаний визначити чіткі межі застосування алгоритмів без порушення принципів академічної доброчесності.

Ключовим принципом рекомендацій є збереження повного людського контролю над дослідженнями.Відповідальність за перевірку фактів, формування наукових висновків та підсумковий результат роботи покладається виключно на дослідника. Згідно з розробленими стандартами, науковці зобов’язані прозоро розкривати факт та обсяг використання інструментів ШІ відповідно до таксономії GAIDeT. Редакції наукових журналів, університети та наукові установи отримали право формувати власні внутрішні політики на основі рекомендацій, визначаючи правила захисту персональних даних та порядок використання автоматичних детекторів тексту.

У Мінцифрі визначили перелік дій, які є прямим порушенням академічної доброчесності та етичних норм:

• Заборонено зазначати штучний інтелект як автора або співавтора наукової праці.
• Недопустимим є використання ШІ для фабрикації чи фальсифікації даних, первинних результатів і цитувань.
• Забороняється залучати алгоритми до ухвалення рішень щодо присвоєння кваліфікаційних категорій, наукових ступенів чи розподілу фінансування.
• Заборонено передавати нейромережам процеси експертного рецензування наукових матеріалів або завантажувати конфіденційні рукописи до зовнішніх алгоритмів, що порушує авторські права.
• Забороняється використовувати показники автоматизованих детекторів штучного тексту як єдину та беззаперечну підставу для відхилення наукової роботи чи звинувачення в плагіаті.

За умови дотримання прозорості штучний інтелект дозволяється використовувати як допоміжний технологічний інструмент. До безпечних та прийнятних сценаріїв належать:

• Автоматизована перевірка граматики, орфографії та базове форматування документів.
• Стилістичне редагування та переклад власного готового тексту дослідника.
• Пошук ключових слів, систематизація метаданих та робота з бібліографічними реєстрами.
• Підготовка та оптимізація програмного коду для обробки даних.
• Первинне структурування та систематизація власних ідей і концепцій науковця.