Etica și Inteligența Artificială

Etica și Inteligența Artificială: Cum Schimbă ChatGPT Regulile Vetting-ului Academic?

I. O Nouă Frontieră a Integrității

Apariția rapidă a modelelor lingvistice mari (LLM), precum ChatGPT, Bard sau Claude, a declanșat o revoluție nu doar în productivitatea academică, ci și o criză de integritate fără precedent. Dacă plagiatul clasic era o problemă de copiere neautorizată, utilizarea neetică a Inteligenței Artificiale (IA) ridică întrebări fundamentale despre autenticitate, paternitate și procesul de cunoaștere.

Mediul academic – de la supraveghetorii de disertații până la editorii de reviste științifice – se confruntă cu o întrebare critică: Când devine asistența IA fraudă și cum pot mecanismele noastre de Vetting Academic să țină pasul cu această evoluție tehnologică rapidă? Acest articol explorează provocările etice generate de IA generativă și propune strategii concrete de adaptare, bazate pe principii de Încredere și Transparență.

II. Provocările Etice Fundamentale Adresate de IA Generativă

Utilizarea IA în cercetare aduce în prim-plan o serie de vulnerabilități etice pe care standardele tradiționale nu le acoperă complet:

2.1. Criza Paternității (Authorship Crisis)

Conform ghidurilor COPE (Committee on Publication Ethics), un autor trebuie să fi adus o contribuție intelectuală semnificativă la conceperea, designul, execuția și analiza lucrării, și să fie capabil să își asume responsabilitatea pentru conținut.

  • Problema: Dacă un model IA generează secțiuni întregi de text, idei sau chiar analize statistice preliminare, poate fi considerat co-autor?
  • Răspunsul Etic: Consensul major (Nature, Science, COPE) este că IA nu poate fi considerată autor. Modelele nu pot avea responsabilitate legală sau morală. Orice text generat de IA trebuie tratat ca o sursă sau metodă, nu ca un colaborator uman. Acest lucru consolidează standardul de Expertiză umană.
2.2. Plagiatul deghizat în Originalitate

Instrumentele anti-plagiat sunt concepute pentru a detecta similaritatea lingvistică cu surse existente. Textele generate de LLM-uri sunt, statistic vorbind, noi și pot trece testele de similaritate cu un scor de 0% plagiat, deși nu conțin nicio contribuție intelectuală originală a studentului sau cercetătorului.

  • Implicație: Vetting-ul se mută de la verificarea surselor la verificarea procesului de scriere și a vocii autorului. Aceasta necesită o Experiență mai mare a evaluatorului în a recunoaște stilul non-uman.
2.3. Falsificarea și Fabricația Simplificată

IA poate fi folosită pentru a genera seturi de date sintetice extrem de convingătoare sau pentru a „cosmetiza” rezultatele statistic, dând impresia de rigoare științifică.

  • Riscul de FFP (Falsificare, Fabricare, Plagiat): Dacă un cercetător folosește IA pentru a genera „date lipsă” sau pentru a simula rezultate care să se potrivească ipotezei, mecanismele noastre tradiționale de peer-review pot fi înșelate, afectând fundamental Încrederea în rezultatele științifice.

III. Adaptarea Sistemelor de Vetting Academic (Expertiză și Proces)

Pentru ca asigurarea calității să rămână relevantă, este imperativ să adaptăm cele două piloni cheie ai Expertizei noastre: Politica și Procesul.

3.1. Adaptarea Politicilor: Etica Transparenței

Instituțiile trebuie să dezvolte Ghiduri de Utilizare a IA, trecând de la interdicția generală la reglementarea transparentă:

  1. Regula Transparenței Absolute: Orice utilizare a IA (pentru corectare gramaticală, generare de idei, sumarizare sau analiză preliminară a datelor) trebuie declarată explicit în secțiunea de Metodologie sau în Notele de Mulțumire.
  2. Definirea Nivelurilor de Asistență: Instituțiile ar trebui să diferențieze:
    • Asistență Permisă (Nivel 1): Corectură lingvistică, generare de rezumate.
    • Asistență Restricționată (Nivel 2): Generare de conținut narativ (paragrafe, secțiuni introductive).
    • Asistență Interzisă (Nivel 3): Generarea de date, rezultate, sau secțiuni critice de analiză originală.
3.2. Adaptarea Procesului de Vetting (Instrumente și Competențe)

Procesul de verificare trebuie să se schimbe radical, bazându-se mai puțin pe detectarea similarității și mai mult pe verificarea cunoștințelor și a procesului:

  1. Instrumente de Detecție a IA (AI Detection): Deși imperfecte, acestea oferă un semnal de alarmă. Vetting-ul modern trebuie să le integreze ca un strat suplimentar, similar cu software-ul anti-plagiat.
  2. Focus pe Datele Prime (Expertiză a Procesului): Evaluatorii trebuie să solicite cu precădere documentarea brută a procesului de cercetare: jurnale de laborator, scripturi de analiză neprelucrate (R, Python) și datele primare. Dacă un student nu poate explica cum au fost generate și analizate datele (chiar dacă rezultatul final a fost editat de IA), integritatea este compromisă.
  3. Evaluarea Orală Consolidată (Verificarea Cunoașterii): Susținerea lucrărilor de finalizare (Licență, Disertație, Teză de Doctorat) devine mult mai importantă. Evaluatorii trebuie să pună întrebări care testează înțelegerea profundă a studentului, nu doar memorarea textului. Aceasta este o dovadă directă a Experienței dobândite.

IV. Etica și IA

Inteligența Artificială nu este inamicul, ci catalizatorul unei reforme necesare în asigurarea calității. Ne obligă să ne redefinim conceptul de Autoritate și Paternitate intelectuală, mutând accentul de la produs (textul final) la proces (metodologia de cercetare și dobândirea cunoașterii). Prin adoptarea unor politici de transparență și prin îmbunătățirea Expertizei evaluatorilor noștri, putem garanta că cercetarea românească își menține Încrederea și relevanța în noua eră digitală.

Derulează în sus