Pro výzkumné pracovníky ****************************************************************************************** * ****************************************************************************************** Zpravodajové: Josef Šlerka a Jakub Sedláček Demokratizace technologií AI nemění základní principy výzkumné práce, a to nejen v oblasti výzkum, tak v oblasti jeho přípravy a administrace. Výzkum má být nadále transparentní ve etický ve svém provedení a nabízet v maximální podobě svoji reprodukovatelnost. Při výzkum výzkumníci maximálně jednat v souladu s principy FAIR [ URL "https://www.go-fair.org/fair- ?TRANSPARENTNOST: Umělá inteligence je nástrojem výzkumu, nikoli jeho autorem. Přestože vý AI mohou přinést nové objevy či nečekané souvislosti, které lidští výzkumníci přehlédli, j primárně heuristická. Nemůže být autorem interpretace výzkumu. Podílí se na něm podobně ja aplikované statistiky či vizualizace dat. Odpovědnost za výsledky a interpretaci výzkumu l výzkumníkovi. Protože zejména generativní AI je schopna produkovat výstupy, které jsou srovnatelné s lid výzkumníci transparentně v metodologii upozorňovat, jak a kde byla AI využita, a to bez oh se jednalo o výzkum samotný nebo jeho zpracování či psaní textu. V ideálním případě by měl doplněn zvláštním souborem s výstupy, prompty a nastavením modelů. ?ETIČNOST: Transparentnost užití AI ve výzkumu souvisí s jeho etičností. Zejména ve dvou z ohledech. První je původ dat využitých pro trénování modelů a tou druhou pak zkreslení, kt datech daná například jejich výběrem či vlastnostmi algoritmů. Trénovací data mají být chr expozici citlivých údajů v modelu. Chování modelů pak má být testováno na přítomnost biasů rasových či jiných, které mohou být skryty implicitně v povaze použitých dat. Stejně jako transparentnosti, tak i v oblasti etiky zůstává plná odpovědnost na výzkumníkovi. ?REPRODUKOVATELNOST: Konečně pak transparentnost metodologie výzkumu včetně využití AI sou reprodukovatelností. V zájmu reprodukovatelnosti výzkumu je dobré zveřejnění datových sad kódů použitých pro trénování a testování AI, pokud to není v rozporu s ochranou osobních ú vlastnictví. Je-li v procesu výzkumu využít model vlastní nebo dotrénovaný, měl by takovýto model být v reprodukovatelnosti ideálně publikován spolu s kódem, daty a přesnými parametry využitými trénování. V případě využití AI v oblasti kvalitativního výzkumu je žádoucí zveřejnění promptů, přípa použitých pro kódování dat v oblasti kvalitativních výzkumů. V případě obecně dostupných m úplných a přesných informací o nastavení parametrů, jako jsou hyperparametry, které mohou výsledky výzkumu. ?ASISTENČNÍ ROLE AI: Vedle své role v přímém výzkumu, má umělá inteligence také klíčovou ú asistenčních úkolech, které přispívají k zefektivnění práce výzkumníka. Například, AI může generování textu pro účely navrhování projektů, čímž umožňuje výzkumníkům soustředit se ví výzkum než na přílišnou administrativu kolem něj. Nicméně AI může například automatizovat při analýze dat, jako je čištění, transformace a vizualizace datových sad. Důsledky takového využití AI mají široký dosah a mohou ovlivnit dynamiku výzkumného prostř používání AI nástrojů může vytvářet výhody pro ty, kteří je používají, a může rozšířit nůž výzkumníky a pracovišti, které AI využívají, a těmi, které tak nečiní. V této souvislosti poskytovatelům podpory zvážit, jak reagovat na tuto proměnu. Vyzýváme výzkumná pracoviště, aby podpořila své výzkumníky v získávání dovedností pro prác jim k tomu odpovídající zázemí a prostředky. Pouze tak lze plně využít potenciálu, který A vývoj nabízí. DOPORUČENÍ PRO VĚDECKÉ A VÝZKUMNÉ PRACOVNÍKY (.pdf ke stažení) [ URL "AI-13-version1-03_ve