生成式人工智能与科研伦理.pptx

生成式人工智能与科研伦理

心心心

01生成式人工智能概述02

03变革中的伦理挑战04

05展望未来发展趋势

科研伦理的基本原则

伦理问题的应对策略

目录CONTENT

01

生成式人工智能概述

生成式人工智能指能够自主创造内容的AI系统，如

文本、图像、音乐等。

生成式AI通常利用深度学习模型，如生成对抗网络(GANs),通过学习大量数据来生成新内容。

在文本生成领域，自然语言处理技术使AI能够理解和生成人类语言，创作文章或对话。

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生成式AI的定义

定义与技术原理

药物发现与生物技术

生成式AI在药物设计中模拟分子结构，

加速新药研发，如AlphaFold预测蛋白质结构。

自然语言处理

生成式AI在自然语言处理中用于文本

生成，如GPT系列模型能够撰写文章和对话。

艺术创作与娱乐产业

AI生成艺术作品，如DeepArt使用深度学习技术创作画作，推动娱乐内容创新。

应用领域

早期探索阶段

20世纪80年代，基于规则的系统是生成式AI的雏形，如专家系统。

神经网络的兴起

90年代，随着深度学习的发展，神经网络开始在生成式AI中扮演重要角色。

大数据与算法突破

21世纪初，大数据的出现和算法的不断进步推动了生成式AI的快速发展。

应用领域的拓展

近年来，生成式AI在艺术创作、自然语言处理等领域得到广泛应用。

发展历程

01

02

科研伦理的基本原则

确保科研公正性

避免科研资源分配不均，例如在COVID-19疫苗研发中，确保不同国家和地区公平获取疫苗。

保护环境与生态

在进行生物实验或环境研究时，需遵守环保法规，防止对自然环境造成破坏，例如转基因作物的环境影响评估。

尊重个体自主性

科研中应确保参与者知情同意，如基因编辑技术CRISPR的临床试验前需获得受试者明确同意。

维护科研诚信

科研人员应避免抄袭、伪造数据等不端行为，如韩国学者黄禹锡干细胞研究造假事件。

伦理原则概述

NTEGRTY

TRUTH

COMMITMENT

KESEARCH

ETHICS

1.

2.

3.

维护参与者权益

尊重和保护参与科研的个体权益，如隐私权和知情同意，是科研伦理的核心要求。

保障研究公正性

科研伦理确保研究过程的公正性，防止数据造假和学术不端行为，维护科学的诚信。

促进社会信任

科研伦理的遵循有助于建立公众对科学研究的信任，是科研成果被社会接受的基础。

科研伦理的重要性

科研人员应公开披露可能

的利益冲突，如美国国立卫生研究院(NIH)要求研究人员申报资金来源和相关

利益。

科研活动应避免歧视，确

保所有群体公平参与，例

如，联合国教科文组织

(UNESCO)强调科学的普

遍性和包容性。

科研中应遵循严格的数据

收集和验证程序，如国际医学统计分类ICD确保数据

的标准化和准确性。

例如，欧盟的通用数据保

护条例(GDPR)要求科研活动中必须保护个人数据的

隐私和安全。

国际伦理准则

促进公平和公正

ETHICA

变革中的伦理挑战

数据隐私与安全

保护个人数据

在使用生成式AI时，确保个人数据不被滥用，如未经同意不得用于训练模型。

防止数据泄露

强化数据加密和访问控制，防止敏感信息在科研过程中意外泄露给未经授权的第三方。

合规性监管

遵循相关法律法规，如GDPR,确保科研数据处理的合法

性，避免法律风险。

CorporuteEthiesConfidentialtyPineiple

算法决策的透明度

缺乏透