伦理的LLM辅助研究: 负责任委托、验证与认知价值的框架

摘要

大型语言模型（LLM）正成为科研常规工具，用于文献综述、假设开发、编码和形式推理。本文提出一个规范性和概念性框架，以分析科研推理的委托。科学推理被视为分布式过程，贡献来源可在人机之间变化，但对知识进入科学记录的责任始终属于人类。框架区分内容来源、人类验证完成度、责任分配、可问责的人类所有权和认知结果。核心主张是：LLM辅助科研的伦理边界主要由充分验证和可问责的人类所有权决定，而非机器参与程度本身。论文还提出“认知审计”概念，作为委托、验证、来源和责任的记录，使AI辅助推理透明可审。该框架为区分负责任认知委托与认知责任的转移或忽视提供了形式化词汇。