國立高雄師範大學-成人教育研究所

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心得發表

發佈日期：2025/05/07　分享學生：吳淑芬心得標題：學術倫理專題講座:學術倫理與生成式AI 112.09. 21主辦單位:台灣學術倫理教育資源中心學術倫理在生成式人工智慧（AI）領域中非常重要，因為這涉及到如何使用和開發這些強大的AI技術，以確保它們的使用是道德和合法的。以下是一些與學術倫理和生成式AI相關的主題和考慮： 1. 透明度和解釋性：生成式AI模型通常很難解釋其決策過程。在學術研究中，這可能引發倫理問題，因為人們需要了解模型是如何達成結論的，特別是當模型的結論影響到人們的生活時。 2. 數據隱私和保護：生成式AI需要大量的數據來訓練，這些數據可能包含個人信息。研究人員必須確保數據的合法性和隱私保護，遵守相關的法律和規定，並經過受試者的知情同意。 3. 倫理審查：在進行生成式AI研究時，特別是在敏感領域如醫療或法律中，可能需要倫理審查和監管。這有助於確保研究是合法且符合道德標準的。 4. 濫用風險：生成式AI可以用於多種目的，包括不道德或有害的用途，例如製造虛假信息、深度偽造等。研究人員應該警惕他們的工作可能被濫用的風險，盡力避免或減輕這種風險。 5. 公平和偏見：生成式AI可能受到數據偏見的影響，導致不公平或有偏見的結果。在學術研究中，必須努力減少這些偏見，以確保生成的內容或決策是公平的。 6. 知識共享：學術界應該鼓勵知識共享，以推動生成式AI研究的進展。但同時，需要考慮知識共享的方式，以確保知識不被濫用或不當地使用。總之，生成式AI研究應該遵守嚴格的學術倫理標準，確保科學家們在開發和應用這些技術時考慮到社會和道德因素，並盡力避免不當的使用。這有助於確保生成式AI對社會的影響是積極的且符合倫理標準的。研究生:611254005 吳淑芬

發佈日期：2025/05/07　分享學生：吳淑芬

心得標題：學術倫理專題講座:學術倫理與生成式AI

112.09. 21主辦單位:台灣學術倫理教育資源中心

學術倫理在生成式人工智慧（AI）領域中非常重要，因為這涉及到如何使用和開發這些強大的AI技術，以確保它們的使用是道德和合法的。以下是一些與學術倫理和生成式AI相關的主題和考慮：

1. 透明度和解釋性：生成式AI模型通常很難解釋其決策過程。在學術研究中，這可能引發倫理問題，因為人們需要了解模型是如何達成結論的，特別是當模型的結論影響到人們的生活時。
2. 數據隱私和保護：生成式AI需要大量的數據來訓練，這些數據可能包含個人信息。研究人員必須確保數據的合法性和隱私保護，遵守相關的法律和規定，並經過受試者的知情同意。
3. 倫理審查：在進行生成式AI研究時，特別是在敏感領域如醫療或法律中，可能需要倫理審查和監管。這有助於確保研究是合法且符合道德標準的。
4. 濫用風險：生成式AI可以用於多種目的，包括不道德或有害的用途，例如製造虛假信息、深度偽造等。研究人員應該警惕他們的工作可能被濫用的風險，盡力避免或減輕這種風險。
5. 公平和偏見：生成式AI可能受到數據偏見的影響，導致不公平或有偏見的結果。在學術研究中，必須努力減少這些偏見，以確保生成的內容或決策是公平的。
6. 知識共享：學術界應該鼓勵知識共享，以推動生成式AI研究的進展。但同時，需要考慮知識共享的方式，以確保知識不被濫用或不當地使用。

總之，生成式AI研究應該遵守嚴格的學術倫理標準，確保科學家們在開發和應用這些技術時考慮到社會和道德因素，並盡力避免不當的使用。這有助於確保生成式AI對社會的影響是積極的且符合倫理標準的。

研究生:611254005 吳淑芬

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