KI und ihre Auswirkungen auf Open Access und die Integrität der Forschung

Sitzung 1: KI und ihre Auswirkungen auf Open Access

Anwendungen der künstlichen Intelligenz werden oft auf einem großen Datenkorpus trainiert und viele Entwickler nutzen Open-Access-Inhalte als Hauptquelle für aktuelle Textdaten, mit denen sie ihre Modelle trainieren können. Diese Situation wirft jedoch eine Reihe sekundärer Fragen auf, wie z. B. die von CC BY-Lizenzen geforderte Namensnennung, die kommerzielle Nutzung von CC BY-NC-Inhalten, Qualitätsprobleme aufgrund von Raubkopien, das Mining von Preprints oder die Einbeziehung oder Nicht-Einbeziehung von indigenem Wissen in diese Systeme.  

Diskussionsteilnehmer:

Todd Carpenter - Executive Director, NISO

Robert Harington - Associate Executive Director, Publishing, American Mathematical Society

Julie Kostova - Director, Publishing, Frontiers

Roy Kaufman - Managing Director Business Development and Government Relations, Copyright Clearance Center (CCC)

Sitzung 2: KI und ihre Auswirkungen auf die Integrität der Forschung

Werkzeuge der künstlichen Intelligenz stellen ebenfalls eine Herausforderung für die Integrität der Forschung dar. Es liegt auf der Hand, dass ein offener Betrug, der durch den Einsatz dieser Tools möglich ist, ein unangemessenes Verhalten darstellt, aber andere Anwendungen erfordern möglicherweise eine differenziertere Betrachtung. Wann ist die Grenze überschritten? In der Zwischenzeit erforschen Verlage den Einsatz von neuronalen Netzwerken, um betrügerische Einreichungen zu erkennen. Sind diese so zuverlässig, wie sie vorgeben zu sein?

Diskussionsteilnehmer:

Leslie D. McIntosh - VP of Research Integrity, Digital Science

Anita De Waard - VP of Research Collaborations, Elsevier

Avi Staman - Founder and CEO of Academic Language Experts