Umjetna inteligencija i akademski integritet i čestitost etičke implikacije integracije generativne umjetne inteligencije u sustav visokog obrazovanja i znanosti

Sažetak

Cilj: Rad analizira utjecaj sve češće primjene umjetne inteligencije na akademski integritet i čestitost, s posebnim naglaskom na generativnu umjetnu inteligenciju kao čimbenik brojnih etičkih dilema, izazova i rizika. Cilj je rada utvrditi prilike i izazove koje umjetna inteligencija predstavlja za procese učenja, poučavanja i znanstveno-istraživačkog rada u kontekstu akademskog integriteta i čestitosti te ponuditi cjeloviti okvir i smjernice za njezinu odgovornu primjenu.

Pristup/metodologija/dizajn: Korištena je desk-metoda pregleda i sinteze relevantne literature, pri čemu su analizirani relevantni stručni i znanstveni radovi te aktualni etički i pravni okviri.

Rezultati: Na temelju toga predloženi su konceptualni okvir i mjere za integraciju umjetne inteligencije u visoko obrazovanje koji, između ostalog, obuhvaćaju pomno planiranje i sustavnu integraciju umjetne inteligencije u proces učenja poučavanja i znanstveno-istraživačkog rada, kontinuirano praćenje i evaluaciju njezina utjecaja na navedene procese, razvoj jasnih institucionalnih politika, kontinuiranu edukaciju studenata i nastavnika te implementaciju alata i obrazovnih politika koji potiču etičnost, odgovornost, transparentnost i akademski integritet i čestitost. U radu se zastupa teza da je umjetnu inteligenciju potrebno promatrati kao asistenta koji podržava ljudski intelektualni, kreativni i originalni znanstveno-istraživački rad, a ne ju izbjegavati ili koristiti kao zamjenu za njih. S obzirom na kontinuirani i gotovo eksponencijalni razvoj tehnologije umjetne inteligencije, posebno se naglašava nužnost stalne procjene etičkih izazova i rizika, osobito u pogledu plagiranja, manipulacije istraživačkim podacima i rezultatima te narušavanja povjerenja u akademsku zajednicu. Unatoč izazovima, uz kreiranje jasnih okvira i smjernica, agilnu obrazovnu politiku, praćenje i kritičku evaluaciju tehnoloških trendova te stalno praćenje i razvoj kulture akademskog integriteta i čestitosti, odgovorna primjena umjetne inteligencije može unaprijediti kvalitetu visokog obrazovanja i znanosti.

Originalnost/vrijednost: Originalnost rada ogleda se u praktičnim implikacijama, odnosno prijedlogu konceptualnog okvira i mjera za visokoškolske ustanove koji pružaju jasne smjernice kako etički i odgovorno integrirati umjetnu inteligenciju u vlastiti rad.