【本系列博文读者对象：对AI感兴趣的哲学社会人文学科的研究人员、相关学科研究生、文科科研管理人员】
第十七章：新的希波克拉底誓言：为AI时代锻造新的研究伦理
回答问题：AI时代的研究者需要建立怎样的新科研伦理规范？
在医学领域，希波克拉底誓言为医生设定了“不伤害”（do no harm）的根本伦理准则。随着人工智能日益深入地渗透到社会科学研究的每一个环节，我们也迫切需要为研究者锻造一部“新的希波克拉底誓言”。传统的科研伦理框架，主要聚焦于保护参与研究的“个体人类被试”免受直接伤害，例如确保知情同意、保护隐私等。然而，当研究工具本身就是强大且具有潜在社会影响力的AI时，伦理考量的重心必须从“个体保护”扩展到“系统性风险管理”和“社会责任担当”。
这场伦理范式的转变，要求研究者从一个被动的“伦理守门员”（gatekeeper）角色，转变为一个主动的“伦理管家”（ethical steward）。这意味着，伦理思考不能再是研究开始前填写的一份审查表格，而必须内化为贯穿整个研究生命周期的、一种持续的、反思性的实践。基于当前学界和国际组织的讨论，我们可以勾勒出这部“新誓言”的几个核心原则：
- 透明性与可解释性原则（Transparency and Explainability）：研究者有义务清晰、详尽地报告其研究中使用的AI工具，包括具体的模型版本、配置参数、实验日期和所有提示语（prompts）86。更进一步，研究应致力于使用或推动“玻璃盒”（glass boxes）而非“黑箱”（black boxes）模型，即尽可能地使AI的决策过程变得可被审查和理解。当完全的透明无法实现时，必须明确承认其作为研究局限性的影响。
- 问责制与责任分配原则（Accountability and Responsibility）：研究者不能因为使用了AI工具就推卸其对研究结果的全部责任。即使文本或分析由AI生成，最终的署名作者依然要对内容的准确性、原创性和伦理影响负全责 69。AI系统本身不能成为作者，也不能承担法律或道义上的责任。研究者在开发和应用AI系统时，必须明确责任的归属，并与合作者共同评估技术被滥用的风险。
- 公平性与非歧视原则（Fairness and Non-Discrimination）：研究者必须高度警惕并主动缓解AI模型中存在的各种偏见（如性别、种族、文化偏见）。这不仅包括在技术层面采用去偏见算法，更包括在研究设计阶段就批判性地审视训练数据的代表性，以及在结果解释阶段充分讨论偏见可能带来的影响。最终目标是确保AI的应用能够促进社会公正，而非加剧现有的不平等。
- 人类监督与最终决定权原则（Human Oversight and Determination）：无论AI系统多么智能和自主，最终的决定权和责任都必须掌握在人类手中 90。在研究中，这意味着AI应被定位为辅助工具，而非决策主体。研究者必须对AI的输出进行严格的、有人类智慧参与的验证和批判性评估，尤其是在那些涉及高风险决策的领域（如政策建议、临床诊断辅助等）。
- 社会福祉与风险预防原则（Societal Well-being and Do No Harm）：这是对传统“不伤害”原则的扩展。研究者的伦理考量，必须超越对直接研究参与者的影响，延伸到研究成果可能产生的更广泛的社会影响。这要求研究者具备一种“系统性思维”，去预见和评估其开发的AI工具或基于AI的研究发现，可能对社会结构、公共舆论、弱势群体以及环境造成的潜在长期危害。
这些原则共同指向一个核心要求：在AI时代，社会科学研究的伦理审查，必须从一个以“合规”为导向的、静态的流程，转变为一个以“反思”和“责任”为核心的、动态的、跨学科的对话过程。这不仅需要研究伦理委员会更新其知识结构，更需要每一位研究者将这些原则内化为自身的科学精神和职业操守。
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