Într-un articol-comentariu apărut recent în revista Nature Machine Intelligence, un grup de autori formulează trei criterii pentru utilizarea etică a MLM-urilor în scrierea academică și propun un model de declarație pe care cercetătorii o pot cita atunci când trimit spre publicare manuscrise asistate de MLM-uri.
Porsdam Mann, S., Vazirani, A.A., Aboy, M. et al. Guidelines for ethical use and acknowledgement of large language models in academic writing. Nat Mach Intell 6, 1272–1274 (2024). https://doi.org/10.1038/s42256-024-00922-7
Cele trei criterii propuse sunt următoarele:
- Verificarea și garantarea umană. Cel puțin un autor trebuie să garanteze și să își asume responsabilitatea pentru conținutul articolului.
- Contribuția umană substanțială. Fiecare autor trebuie să fi contribuit substanțial la elaborarea lucrării și la utilizarea MLM-urilor și a rezultatelor acestora în cadrul lucrării.
- Recunoașterea și transparența. Autorii trebuie să recunoască utilizarea adecvată a MLM-urilor.
Aceste criterii sunt analizate pe larg în cadrul articolului, care este disponibil aici: https://www.nature.com/articles/s42256-024-00922-7
Modelul de declarație propus de autori pentru a fi inclus în articolele care folosesc MLM-uri este următorul:
„Orice utilizare a IA generative în acest manuscris respectă regulile etice pentru utilizarea și recunoașterea IA generative în cercetarea academică. Fiecare autor a contribuit substanțial la această lucrare, care a fost verificată temeinic pentru acuratețe, și își asumă responsabilitatea pentru integritatea contribuțiilor lor. [Opțional, după cum este necesar pentru a permite reproductibilitatea, judecăți de credibilitate: detalii suplimentare privind utilizarea și impactul MLM-urilor].”
Notă: Inteligența artificială generativă este o specie a inteligenței artificiale care generează texte, imagini, video sau alte tipuri de date utilizând modele generative. Aceste modele asimilează datele de antrenament introduse în baza lor de date și generează, pe baza unei solicitări a utilizatorului, noi date cu caracteristici similare.
