大模型时代科学数据伦理风险扫描与靶向治理OACHSSCD

[目的]大模型时代的智能技术在驱动研究范式变革、提升科研效能的同时,也带来了严峻的科学数据伦理风险挑战,给数据密集型社会的科技创新系上了难解的“戈尔迪之结”。开展大模型时代的科学数据伦理风险及治理研究,具有因应时代之需和创新学理之要的双重价值。[方法]引入帕森斯的AGIL分析框架,遵循“风险扫描→靶向治理”的逻辑理路,采取规范研究范式,分别从适应(Adaptation)、达鹄(Goal Attainment)、整合(Integration)、维模(Latent Pattern Maintenance)4个维度,全面透视大模型时代科学数据伦理风险,并提出针对性的纾解对策。[结果/结论]适应维度,对数据资源的极度追求造成个体隐私侵蚀风险严峻、数据污染及学术不端加剧;达鹄维度,科研目标的畸变与反噬形成“数据圈地”学术壁垒,科学数据的恶意利用带来严重安全隐患;整合维度,数据融合隐含结构性偏见,主体信任危机抑制数据共享;维模维度,量化霸权使科学数据价值衡量标准异化,并诱发功利取向的科学精神文化。针对系统性伦理危机,从应对适应性挑战、匡正发展目标、破解整合困境、夯实精神根基4个方面提出具体的风险治理方略,以期最大程度地促进科学数据价值释放,保障科技创新行稳致远。