[Welcomes both internal and external teachers and students participation.]
Topic: Plagiarism, Duplicate Publication and ChatGPT
- Date: 2024/03/01(Fri.) 12:20-14:00
- Venue: R4112, 4F, College of Management, NSYSU
- Speaker: Dr. Y. Henry Sun, Adjunct Research Fellow, Institute of Molecular Biology, Academia Sinica.
- Host: Prof. Hsing-Er Lin, Director of Management Studies Research Center
- Organizer: Management Studies Research Center, College of Management, NSYSU
- Registration Link: https://forms.gle/cNmCVKCKocNe1g8K9
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✅This speech will be conducted in Mandarin.
✅There will be a further confirmation letter after registration.
✅Delicious meal boxes for the speech.
✅Offering 2 hours of academic ethics for full participation.
Contact: 07-525-2000#4526, Ms. Bonnie☎️
活動當天紀錄
【管學中心】用AI輔助研究有違學術倫理？引用自己著作算不算抄襲？中研院研究員孫以瀚博士來解惑
近年來論文經常成為候選人間的選舉攻防武器，抄襲議題甚囂塵上；如今又有大量生成式AI應用，抄襲該如何定義？用AI輔助研究算抄襲嗎？是否有違學術倫理？
中央研究院的研究員孫以瀚博士受中山管理學術研究中心邀請，為大家分享「抄襲、重複發表、ChatGPT」議題，加深研究者對於學術倫理的認識與理解。
抄襲背後的學術倫理
孫以瀚博士開宗明義指出，抄襲是學術倫理中一個不可忽視的問題，它不僅是文字上的複製，更反映一種「企圖讓他人誤以為這些成果是自己擁有」的不當意圖。
因此，在判定抄襲問題時，我們應著眼於其是否牽涉到文章的原創核心，如研究結果及研究討論；對於非核心內容的抄襲，則需判斷其嚴重程度；而在共同著作的情境下，則應注意合理使用與清楚註明貢獻出處，避免抄襲的發生。
抄襲經常被視為研究者偷懶和盜取名聲的行為，但其帶來的問題不僅於此，抄襲會影響研究資源的分配—因重複計算研究成果而導致資源錯置，使資源未能有效利用。這樣的行為不僅影響學術公正性，更可能導致資源的浪費和不公平的分配，從而損害整體研究環境的健康發展。
自我抄襲？「重複發表」一詞更為恰當
抄襲同時會討論到自我抄襲的議題，然而，孫博士提出將「自我抄襲」重新定義為「重複發表」更為恰當，由於抄襲一詞隱含將他人貢獻視為自己的意涵，然而，使用自己的研究內容並非竊取他人貢獻，而是透過重複發表來謀取「重複獲利」的情況。
對此，孫博士提供實用的建議幫助學者理解和應對重複發表的問題。首先，應了解重複內容存在不同的容許情況，包括：內容完全相同但針對不同讀者群的翻譯版本、為了讀者的易讀性而使用自己已發表的文字（如：文字再使用，text recycling）、同一研究成果在研究過程中的系列文件（如：IRB計畫、學生進度報告、研討會論文等）。
其次，針對計畫的重複發表提供明確的原則，例如：同計畫向不同機構申請補助需清楚注明、避免一稿二投等。最後，強調上述情況會依不同學術領域和期刊審核的態度而有不同，學者需要遵守不同期刊的要求。
AI時代下的學術倫理與創新思維
生成式AI工具（如：ChatGPT）的崛起，部分學者開始將其應用於研究中。然而，ChatGPT的資料是根據大數據學習而生成，並非直接引用，使得研究者無從得知資訊的真實來源、甚至難以判斷資料是否存在偏誤，這是使用ChatGPT需注意的問題。
而針對ChatGPT應用所帶來的影響，孫博士強調兩個重要觀點：首先，雖然使用ChatGPT輔助研究不涉及抄襲，但研究者應在期刊上明確揭露其使用、且研究內容的正確性與可信度有待人為檢視。其次，關於ChatGPT導致內容可能缺乏創新的問題，並不在學倫的討論範圍，但卻是對研究價值的反思。
面對AI技術的快速發展，孫博士主張保持開放態度迎接AI在學術研究中帶來的變革，並調整過去的評鑑方式。同時，他也提醒作品的創新性來自於學者提出正確的問題，這意味著即使在AI輔助下，仍需要學者的智慧和洞察力來確定研究的方向和深度，突顯出學術界應更加關注研究的品質、創新及價值。
（企研所碩一王如婷撰稿／管院媒體編修）
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