Проблема верификации научных данных (этические вопросы)

На сегодняшний день философское поле проблематики научной этики продолжает оставаться одним из самых востребованных, актуальных и противоречивых аспектов фундаментального общетеоретического поля научных исследований.

Научная этика представляет собой комплекс высоких моральных ценностей и строгих профессиональных стандартов, которые являются обязательными к соблюдению всеми субъектами, погруженными в научную деятельность как собственное профессиональное поле (Витман, Нево-ротов, 2016).

Авторы, следуя этим общепринятым и утвержденным в ходе исторического развития философии в целом, метафизики и этики в частности этическим нормам, призываются к объективности, точности и открытости в своей работе, что способствует прогрессу в научном сообществе и укреплению его репутации как открытого, «прозрачного» и интеллектуально безупречного.

В современной ситуации абсолютной доступности на всех уровнях научной деятельности – от начального до квалифицированного – разного рода высокотехнологических средств, возможность проверки достоверности информации в научных исследованиях приобретает особое значение (Цаплева, Шитиков, 2022).

К примеру, научные эксперты, подтвердившие и удерживающие этот статус как профессиональный, занимаясь рецензированием результатов исследований, отображающих их текстов, то есть потенциальных публикаций, должны иметь возможность проверить достоверность представленных в статье научных данных. Исследователи же, предлагающие свои работы в свою очередь для рецензирования и последующей публикации, должны иметь инструменты для оптимально эффективного опубликования результатов своих трудов и распространения их в среде научного сообщества.

Одновременно с процессом и проблемой ускорения обнародования результатов научных исследований возникает проблема верификации данных, имеющая как технологический, так и этический характер.

Позволим себе уточнить понятие «верификация»: это процесс проверки и подтверждения достоверности, точности или соответствия информации, данных или систем определенным стандартам и требованиям. Термин широко используется в различных областях деятельности, таких как: наука и исследования, информационные технологии, финансовый сектор, качество продукции и тому подобные.

Этические аспекты играют ключевую роль в процессе выполнения научных работ. Их строгое применение позволяет предотвратить нежелательные явления, такие как фальсификация данных или предвзятость. К примеру, придерживаясь принципа объективности, исследователь гарантирует, что результаты его работы не будут им искажены в свою пользу или в интересах сторон, выступающих источниками финансирования.

В сфере научных исследований стремление к истине и справедливости (этике) часто требует тщательно спланированной нравственной стратегии поведения. Тем не менее прецеденты, когда обман становится предметом пристального внимания научного сообщества, представляют собой довольно частое явление.

Согласно современным представлениям, в достаточной степени теоретически и статистически обобщенным, около 20 % статей, опубликованных в научных журналах, могут содержать сфальсифицированные данные, созданные нелегальными «фабриками поддельных статей»1, которые зарабатывают на продуцировании научных работ.

В качестве другого примера можно привести тот факт, что современное научное сообщество испытывает тревогу и некоторую беспомощность в связи с попытками (иногда довольно эффективными) применения искусственного интеллекта (ИИ) в науке, осознавая опасность распространения неверных или искаженных данных.

Этические вопросы возникают на стыке рационального характера науки как метода познания и как общественного института. С одной стороны, у исследования в чистом виде нет никаких моральных ограничений. С другой – этот процесс зависит от общественных норм, под влиянием которых формировалась личность ученого-исследователя. Сами же результаты научных открытий определяют вектор развития общества, что накладывает на ученого высокую моральную ответственность.

Можно выделить целый комплекс этических проблем, которые возникают в процессе верификации научных данных.

Первое, на что следует обратить внимание, – необходимость осуществления исследования. Каждый опубликованный научный текст в некоторой степени трансформирует окружающую его научную реальность. Можно впасть в распространенное заблуждение, если утверждать, что очередная статья о «сущности кибербезопасности» бесполезна. Для многих исследователей, только начинающих свой научный путь, именно этот текст может стать первым источником, раскрывающим для него важную тему.

Поэтому от качества исследования, результаты которого каждый ученый предлагает к публикации, зависит, продолжит ли случайный читатель дальше изучать этот вопрос или решит, что наука – это мало постигаемая сложноорганизованная сфера, доступная лишь для избранных.

Вторая проблема этическая проблема – конфликт науки и общества, которое вполне может наложить идеологические ограничения на ход научных исследований, развитие сферы научного знания и даже само существование той или иной отрасли науки.

Часто этические ограничения навязываются науке извне и превращаются в инструменты идеологического контроля. Социально-исторический контекст существования науки в предыдущей общественной формации был таков, что, например, в СССР долгое время под запретом были генетические исследования, а само существование генетики объявлялось идеологически чуждым и даже лженаучным, а единственно одобряемым течением в философии – марксизм-ленинизм. Но вместе с тем не следует сбрасывать со счетов тот исторический факт, что идейные репрессии коснулись и таких фундаментальных вещей, как, например, теория относительности. Концепцию критиковали за недостаточный «материализм», а некоторые советские физики пытались предложить свою идеологически верную интерпретацию. Однако, как только стало понятно, что переписывание физических законов мешает СССР создавать собственную ядерную бомбу, все идейные ограничения были моментально отброшены.

К третьему комплексу этически сложных научных проблем относятся этические вопросы, связанные с представлениями о душе, живом, неживом и смерти (Кондратьева, 2019). Включенные в проблемное поле биоэтики, они сегодня, как никогда, становятся актуальными. Назовем, например, следующие:

– Есть ли у мертвых права?

– Имеет ли человек право на эвтаназию?

– Можно ли вводить презумпцию согласия на донорство органов?

– Не является ли «мертвым» искусственно (технологически) созданный текст?

Проводя исследование или принимая решение о публикации результатов, вы можете столкнуться с моральными противоречиями. С одной стороны, есть беспристрастная научная истина. С другой – осуждение и репрессии со стороны общества или потенциальный вред от использования результатов научного исследования и публикации работы.

Принимая сложные морально-этические решения, особенно в научной сфере, исследователь прибегает к той или иной этической концепции справедливости, даже если не осознает этот факт. Следует уточнить, какими принципами можно руководствоваться при выборе научной стратегии.

Классическая концепция общепринятой современной этики – утилитаризм, когда этичность поступка зависит от его последствий, или «цель оправдывает средства». Сторонники этой концепции могут действовать как с точки зрения некоего «всеобщего блага», так и личной выгоды. Утилитаризм является одной из популярных разновидностей философии консеквенциализма (Прокофьев, 2018).

Утилитаризм всегда ориентируется на потребности большинства. Если поступок принесет больше пользы, чем вреда, сторонник этой концепции признает его морально верным. Например, в случае с массовой вакцинацией, утилитарист посчитает несущественным риск серьезных осложнений у 2 % населения, если в результате возникнет коллективный иммунитет (Милль, 2013).

Следующая стратегия – деонтология: этичность поступка не зависит от результатов, которые он принесет, или «делай, что должен, и пусть будет, что будет». Сторонники такой концепции считают, что нужно оценивать поступок сам по себе, вне зависимости от внешних обстоятельств и результатов.

Деонтологический подход свойственен большинству религиозных учений («не убий», «не укради»). Он лежит и в основе современной медицинской этики. Врач должен лечить пациента вне зависимости от того, кто перед ним – преступник или священнослужитель.

На первый взгляд, деонтология кажется добродетельнее сухого утилитаризма. Например, с ее точки зрения, любое воровство недопустимо, в том числе и интеллектуальное, то есть научное.

Специалисты по верификации научных данных должны строго придерживаться стратегии, ориентированной на информационную открытость и интеллектуальную честность. Следует помнить, что данные – это не единственный критерий истины. Они всего лишь служат инструментом, который при должном использовании освещает путь в будущее научной сферы мировоззрения.

Балансирование между этими этическими вопросами напоминает проход канатоходца над чаном с кипящей смолой без страховки. Но будущее науки и этические вопросы верификации научных данных зависят от способности исследователя подходить к решению таких проблем с эмпатией, ответственностью и стремлением к социальному благу, с полным осознанием социальной ответственности ученого.

Философский анализ еще одного круга этических проблем, возникающих при использовании в научных исследованиях современных цифровых технологий (например, дезинформация, нарушение авторских прав, несанкционированный доступ к защищенным данным и т. д.), позволяет применить основы классической этической теории к новым реалиям, в которых наряду с биоэтикой возникает следующее проблемное поле – киберэтическое пространство, обусловленное, в том числе, и применением технологий искусственного интеллекта (ИИ). Последний является одним из самых знаменитых технологических достижений современности. В настоящее время алгоритмы ИИ широко используются в самых различных сферах: от медицины и банковского сектора до космических исследований, сельского хозяйства, оборонной отрасли, образовательной системы и др. Важность прогресса в области ИИ для российской науки и экономики под- черкивается принятием в октябре 2019 г. «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года»1.

Самая распространенная разработка ChatGPT, основанная на инновационной языковой модели, вызвала настоящий прорыв в области технологий – с её помощью пользователи получили возможность создавать сценарии, программный код, поэтические произведения и любые тексты.

Первоначально функции ChatGPT нашли применение в создании академических работ за рубежом. В некоторых странах мира, например, таких как Италия и Япония, уже были приняты решения о введении строгих ограничений на применение современных технологий, в частности ChatGPT, в образовательном процессе.

Эти меры касаются использования данного инструмента не только в научных, но и в образовательных целях. Несмотря на официально заявленные запреты, нельзя не учитывать тот факт, что студенческая аудитория, стремящаяся к получению знаний и использованию всех доступных ресурсов для этого, вряд ли откажется от преимуществ, которые предоставляет ChatGP.

В настоящее время российское научное сообщество столкнулось с еще одной этической проблемой – использованием ИИ как инструмента для создания научного текста. Возникновение ее связано с применением различного рода современных технологий в академическом образовательном пространстве, то есть можно наблюдать своеобразный процесс обратного заимствования: из студенческой среды этот инструментарий перекочевал в научное сообщество.

ИИ в образовательных российских учреждениях стал активно применяться с 2023 г. В настоящее время в законодательстве нашей страны отсутствует прямой запрет на применение возможностей искусственного интеллекта в образовательной сфере. И даже если он будет введен, например, в положениях конкретного учебного заведения, контроль за его соблюдением представляется весьма проблематичным.

Вопрос о допустимости применения искусственного интеллекта для создания текстов, которые затем могут быть использованы в образовательном процессе, достаточно спорный и этически весьма противоречивый.

Однозначных правильных ответов не существует. Каждый ученый будет высказывать ту точку зрения, которая соответствует его личной картине мира, и ориентироваться следует лишь на законодательно обоснованные и действующие нормативные акты. Но и при их применении может возникнуть целый ряд этических проблем, обусловленных обобщенностью подхода к этим вопросам.

Если научная этика в настоящее время еще формулирует постановку проблемы в этой области общественных моральных дилемм, то законодательная система уже высказывается и утверждает соответствующие нормативные акты.

В соответствии с Федеральным законом «Об образовании» от 29.12.2012 № 273–ФЗ у студентов есть обязанность самостоятельно готовиться к занятиям (п. 1 ч. ст. 43)2. Однако стоит ли рассматривать использование ИИ как нарушение? Ответ на этот вопрос зависит от конкретных обстоятельств и целей использования технологии.

Привлечение ИИ для выполнения математических расчетов и поиска информации не противоречит принципу самостоятельности учебных действий. Однако если ИИ применяется для написания текстов, которые затем без каких-либо изменений вносятся в учебную (и научную работу), это является явным нарушением (плагиат) существующих норм.

Один из самых известных прецедентов произошел в 2023 г., когда Александр Жадан, выпускник Российского государственного гуманитарного университета, написал свою дипломную работу полностью с помощью искусственного интеллекта (ChatGPT) и опубликовал алгоритм процесса в социальных сетях.

Что понимается под заведомо ложными и недостоверными сведениями (информацией), которые авторы умышленно либо неумышленно могут включить в свою научную работу? Дефиниций этих понятий законодательство не содержит. Существуют лишь судебные акты, ведомственные рекомендации, позволяющие определить, что понимается под данными терминами.

Российское законодательство указывает на конкретные меры наказания за незаконное использование чужих трудов в научной работе (плагиат):

– гражданская ответственность. Согласно ст. 1251 Гражданского кодекса РФ3, если автор включил чужой материал в свою работу без указания первоисточника, он обязан компенсировать моральный вред, если этого потребует правообладатель;

– административная ответственность, которая определяется ст. 7.12 «Нарушение авторских и смежных прав, изобретательских и патентных прав» Кодекса об административных правонарушениях РФ1 и предусматривает штраф, возлагаемый на граждан, от 1 500 до 2 000 руб. за незаконное присвоение чужих произведений, а также конфискацию всех работ, в которых содержится плагиат;

– уголовная ответственность, которая регламентируется ч. 1 ст. 146 «Нарушение авторских и смежных прав» Уголовного кодекса РФ2, влечет за собой привлечение к ответственности в случае причинения крупного ущерба автору или правообладателю.

В связи с недопущением нарушения указанных норм все большее количество учебных заведений / государственных аттестационных комиссий / редакционных коллегий предъявляют требования к уровню оригинальности научных статей, курсовых, дипломных и иных научных исследований. Одним из самых успешных и популярных сервисов в этом отношении является сайт Антиплагиат (antiplagiat.ru) (Лубышева, 2023).

Процесс поиска текстовых заимствований в системе обнаружения плагиата начинается с семантического анализа исходного материала, это включает в себя разделение текста на части, используя программное обеспечение системы ищет в сети Интернет, подчеркивает их для пользователя и формирует полный отчет. Антиплагиат предоставляет оценку оригинальности текста в процентах.

Разумеется, правила цитирования научных источников усложняются с каждым годом, что тоже связано с этическими аспектами верификации научных данных. Перед добавлением любого источника в библиографический список автор должен удостовериться в соответствии его цитируемой мысли, а также в том, что этот источник не был «ретрагирован», то есть подвергнут смысловой и вербально-лексической рефлексии (трансформации) (Панов, 2021). Но существующая система несовершенна и этически далеко не всегда правомерна в процессе верификации научных данных, поскольку приходится сталкиваться с рядом этических и технологических проблем. Существуют ли пути их решения?

В 2025 г. начнется массовое внедрение российского системного и прикладного программного обеспечения (ПО), а также защита этих решений отечественными средствами защиты информации (СЗИ). Ожидается, что использование локального ПО и СЗИ существенно снизит количество киберпреступлений. Российские СЗИ имеют значительно меньше известных уязвимостей CVE по сравнению с зарубежными аналогами, а операционные системы, основанные на безопасном ядре Linux, обеспечивают высокий уровень безопасности, что способствует снижению числа преступлений.

Итак, научное исследование является фундаментальной точкой отсчета для осмысления влияния искусственного интеллекта на процесс создания научных публикаций. В будущем необходимо провести более глубокий и детализированный анализ текстов, созданных ИИ, учитывая множество аспектов, таких как научная этика и авторское право, и оценить их воздействие на качество научного общения.

Существует ли прогностическая модель создания алгоритма для решения возникающих перед этой областью научной этики проблем? Можно предложить следующую модель такого алгоритма:

– разграничение собственно оригинального научного текста и сгенерированного программами путем создания более совершенных фильтров текстовых заимствований и распознавания шаблонных и перефразированных выражений, исключения из проверяемого поля персональных данных и библиографических списков, ссылок, сносок и примечаний и т. д. (усовершенствование существующей системы антиплагиата научных работ);

– более конкретная формулировка и обоснование понятия «оригинальный авторский научный текст»;

– этически и законодательно обусловленная правомерность выборки материалов для верификации научных данных;

– нахождение критериев для определения этически и нормативно обусловленных и допустимых в научном сообществе норм для соблюдения принципа преемственности знания и аффилиации (цитирование источников и ссылки на труды предшественников, выражение благодарности участникам исследования и т. д.);

– определение роли автора (ов) создания системы этических критериев для описанных выше процессов и возможность (угроза) делегирования в будущем его полномочий искусственному интеллекту.

Кроме того, возникает этическая проблема сознательного или бессознательного применения фальсификации научных данных для верификации результатов исследования. В области гуманитарных наук эта проблема выглядит наиболее расплывчатой и бесперспективной для точной формулировки критериев намеренности этического проступка, чем в области естественных и технических наук, поэтому ее можно рассматривать как еще одно из перспективных направлений проблем, затронутых в данной статье.

Таким образом, единственно разумной и эффективной стратегией верификации научных данных в современном состоянии научного поля будет принцип соблюдения основ современного понимания интеллектуальной честности и информационной открытости в интерпретации научных результатов, а также – усовершенствования технологического инструментария, применяемого для верификации научных данных.

В заключение следует отметить, что этические аспекты верификации научных данных играют ключевую роль в поддержании доверия к науке и обеспечении ее положительного влияния на общество. Ученые и исследовательские организации должны активно работать над тем, чтобы интегрировать этические принципы в практики своих научных исследований и процессы верификации полученных в их результате данных.