负责任的研究
研究诚信是本站的核心要求,而非事后补充。本页列出我们对自身坚持的原则,以及每一条如何落到实处。
原则
- 01
先有证据,再有主张
只有在证据支撑时我们才发布主张,并明确说明证据是什么。
- 02
在可行处追求可复现
在可行处,我们分享复现一个结果所需的配置、数据与代码。
- 03
诚实面对局限
每个研究页面都会像陈述其成果一样显著地陈述它未能证明什么。
- 04
来源清晰
结果可溯源至其输入、方法、版本与负责的人。
- 05
社区参与
涉及某个社区的工作,须有该社区的参与与同意——而非在其缺席时替其决定。
- 06
隐私优先
我们对敏感数据最小化、脱敏并加以约束;默认不收集任何非必要的数据。
- 07
负责任地发布
只有在满足许可、安全与同意条件时,我们才发布代码、权重与数据。
- 08
透明披露利益冲突
商业及其他利益在其相关的页面上披露。
- 09
人的问责
对每一个已发布的决策负责的是人,而非模型。
- 10
以更正取代掩盖
当我们出错时,公开更正记录,而非悄悄抹去。
我们如何践行
研究诚信与可复现性
发表带有版本,并附有记录在案的方法论、贡献声明(CRediT)与规范的引用元数据。我们不虚构署名、结果、引用、同行评审或伦理批准。在可行处,评估配置与产物会被分享,使结果可被解释与复现。
研究诚信政策伦理研究与社区参与
涉及社区的研究由该社区的同意与治理来塑造。我们的 Auslan 工作明确以社区参与为前提:任何数据集或模型在存在之前,都需要知情、可撤回的同意与聋人社区的治理。我们不通过本网站收集任何人体受试者数据。
Auslan 研究与伦理隐私与数据治理
默认情况下,我们不使用广告或追踪 Cookie,也不使用侵入式分析。数据集标注明确的所有权、许可与访问条件;第三方数据用于使用而非拥有;社区治理的数据受同意与撤下约束。我们不发布任何个人、健康或手语视频数据。
数据治理许可与知识产权
我们为每一件已发布产物展示确切许可,并在尚未确定时标注「许可尚未确认」。公开访问并不等于进入公有领域;当数据集存在限制时,它并非「开放」;非商业许可禁止商业使用。
许可与知识产权利益冲突与资助
Octopus Research Institute 从 Octopus Core 获得基础设施、工程与资助。当某一方向、发表或数据集触及 Octopus Core 具有商业利益的领域时,该利益会在相关页面披露。研究发现(包括负面结果)不会为迎合资助方而更改。
独立性与资助负责任的发表与发布决策
预印本与未经同行评审的材料都清楚标明。除非许可允许分发,否则不发布模型权重;未确认许可前不发布数据集下载。指标仅在经过验证处给出,并附数据集与版本上下文。
模型卡漏洞披露与研究滥用
请向安全联系人报告漏洞,并在公开披露前给予合理的修复时间。我们会权衡任何发布的滥用潜力,在风险大于收益时保留细节。
安全与披露更正与撤稿
我们记录更正与撤稿,而非将其掩盖。发表带有版本,并展示其版本历史。若您认为本站有不准确之处,请告知我们,我们会更正,并在适当情况下发布更正通知。
更正与撤稿它在工作中体现在何处
这些不是抽象的价值观——它们被编码进了本站的构建方式。研究状态、披露、局限与声明边界都是一等要素,其中若干由内容模型强制要求,而非留作可选。相关的研究项目见「负责任的 AI」研究方向。
负责任的 AI 研究