Entendendo a Ética e a Integridade da IA na Pesquisa

A rápida integração de ferramentas de IA gerativas apresenta desafios sem precedentes para a integridade acadêmica, a ética da pesquisa e os padrões de publicação acadêmicos. Este curso fornece a compreensão fundamental necessária para integrar de forma responsável a IA em seu trabalho acadêmico, mantendo padrões éticos e garantindo a prestação de contas no design e comunicação de pesquisa. O que você vai aprender: * Compreender os marcos éticos fundamentais aplicados ao desenvolvimento e implantação de IA em ambientes acadêmicos. * Analisar as questões complexas de propriedade intelectual, autoria e plágio ao utilizar modelos de linguagem grandes (LLMs). * Avaliar os riscos de viés, falta de transparência e reprodutibilidade em pesquisas e análises de dados assistidas por IA. * Aplicar as melhores práticas para documentar o uso de IA e garantir a responsabilidade no design experimental e na geração de dados. * Domine os métodos atuais usados pelas ferramentas antiplágio para detectar texto gerado por IA e como manter os padrões de trabalho originais. * Identificar e mitigar as armadilhas éticas relacionadas à privacidade de dados e ao uso indevido de conjuntos de dados acadêmicos por sistemas de IA. Começamos definindo os principais conceitos de IA e teorias éticas, depois passamos para cenários práticos que abrangem integridade de pesquisa, padrões de publicação e futuros modelos de governança para IA na academia. Este curso foi projetado para iniciantes - estudantes, pesquisadores, educadores e profissionais acadêmicos - que precisam estabelecer uma base ética forte para usar a IA em seu trabalho acadêmico.Não é necessário conhecimento prévio de IA avançada ou ética.Comece a construir sua estrutura ética para a era da inteligência artificial hoje.