Towards an ethical strategy for research data infrastructures: Digitalizing archives of historical hate

В статье рассматриваются этические сложности, связанные с разработкой инфраструктур исследовательских данных (Research Data Infrastructures, RDI) для оцифрованных архивов с акцентом на материалы, содержащие исторический контент, касающийся вражды. Рассматривается напряжение, с одной стороны, между принципами открытого доступа и массовой оцифровки, которые направлены на повышение доступности знаний, и, с другой стороны, с этическим императивом предотвратить распространение вредного контента, который может увековечить предвзятые идеологии или вредные стереотипы. Для решения этих проблем автор предлагает комплексную этическую стратегию, которая объединяет подход трансэпистемического осмысления с принципами организационного обучения (в понимании Organisations-pädagogik). В этой стратегии особое внимание уделяется сотрудничеству между различными заинтересованными сторонами – архивистами, исследователями, экспертами в области информационных технологий и заинтересованными сообществами – для создания как этически надежных, так и практически жизнеспособных решений. Выходя за пределы исключительно технических или правовых рамок, предложенный подход стремится сбалансировать доступность исторических документов для исследовательских целей и необходимость снижения рисков, связанных с распространением ненавистнического контента. В статье рассматриваются такие важные вопросы, как алгоритмическая предвзятость, которая может непреднамеренно усилить вредные стереотипы, и потенциал двойного назначения технологий искусственного интеллекта, когда технологии, созданные для повышения эффективности архивного дела, могут быть использованы не по назначению. Автор также обсуждает противоречие между принципами открытой науки и ограниченным доступом к чувствительным материалам, выступая за тонко настроенные модели контроля доступа как для человеческих пользователей, так и для систем искусственного интеллекта. Благодаря трансэпистемическому подходу стратегия поддерживает междисциплинарный диалог таким образом, чтобы инфраструктуры исследовательских данных были этичными, сохраняли исторические знания и защищали их от вреда, способствуя формированию стандартов ответственного цифрового архивирования.

1. Abramson, C. M., Li, Z., Prendergast, T., & Sánchez-Jankowski, M. (2024). Inequality in the origins and experiences of pain: What “big (qualitative) data” reveal about social suffering in the United States. RSF: The Russell Sage Foundation Journal of the Social Sciences, 10(5), 34–65. https://doi.org/10.7758/RSF.2024.10.5.02.

2. Agamben, G. (2009). What is an apparatus? and other essays. Stanford Univ. Press. https://doi.org/10.1515/9781503600041.

3. Ascone, L., Becker, M. J., Bolton, M., Chapelan, A., Haupeltshofer, P., Krasni, J., Krugel, A., Mihaljević, H., Placzynta, K., Pustet, M., Scheiber, M., Steffen, E., Troschke, H., Tschiskale, V., & Vincent, Ch. (2023). Decoding antisemitism: An AI-driven study on hate speech and imagery online. Technische Universität Berlin. Centre for Research on Antisemitism. https://doi.org/10.14279/depositonce-17105.

4. Chilcott, A. (2019). Towards protocols for describing racially offensive language in UK public archives. Archival Science, 19, 359–376. https://doi.org/10.1007/s10502-019-09314-y. Colavizza, G., Blanke, T., Jeurgens, C., & Noordegraaf, J. (2021). Archives and AI: An overview of current debates and future perspectives. Journal on Computing and Cultural Heritage, 15(1), Article 4. https://doi.org/10.1145/3479010.

5. Cushing, A. L., & Osti, G. (2023). “So how do we balance all of these needs?”: How the concept of AI technology impacts digital archival expertise. Journal of Documentation, 79(7), 12–29. https://doi.org/10.1108/JD-08-2022-0170.

6. Dieterle, E., Dede, C., & Walker, M. (2024). The cyclical ethical effects of using artificial intelligence in education. AI & Society, 39, 633–643. https://doi.org/10.1007/s00146-022-01497-w.

7. Dogtas, G., Ibitz, M.-P., Jonitz, F., Kocher, V., Poyer, A., & Stapf, L. (2022). Kritik an rassifizierenden und diskriminierenden Titeln und Metadaten – Praxisorientierte Lösungsansätze. Critical Library Perspectives, 9(4), 1–14. https://doi.org/10.21428/1bfadeb6.abe15b5e.

8. Ebert, K., Bode, M., Haase, T., & Keller, A. (2022). Mobile digitale Assistenzsysteme in der Weberei — Anforderungen an die kognitiv ergonomische Gestaltung. In Technologie und Bildung in hybriden Arbeitswelten. 68. GfA-Frühjahrskongress 2022 (pp. 1–6) (n. p.).

9. Favaretto, M., Clercq, E., Briel, M., & Elger, B. (2020). Working through ethics review of big data research projects: an investigation into the experiences of Swiss and American researchers. Journal of Empirical Research on Human Research Ethics, 15(4), 339–354. https://doi.org/10.1177/1556264620935223.

10. Ferrara, E. (2023). Fairness and bias in artificial intelligence: A brief survey of sources, impacts, and mitigation strategies (preprint). https://doi.org/10.2196/preprints.48399.

11. Finn, M., & Shilton, K. (2023). Ethics governance development: the case of the Menlo Report. Social Studies of Science, 53(3), 315–340. https://doi.org/10.1177/03063127231151708.

12. Floridi, L. (2011). Enveloping the world for AI. The Philosophers’ Magazine, 54(54), 20–21. https://doi.org/10.5840/tpm20115437.

13. Floridi, L. (2023). The ethics of artificial intelligence: Principles, challenges, and opportunities. Oxford Univ. Press.

14. Floridi, L., & Taddeo, M. (2016). What is data ethics? Philosophical Transactions of the Royal Society a Mathematical Physical and Engineering Sciences, 374(2083), 20160360. https://doi.org/10.1098/rsta.2016.0360.

15. Ghasemaghaei, M., & Kordzadeh, N. (2024). Understanding how algorithmic injustice leads to making discriminatory decisions: An obedience to authority perspective. Information & Management, 61(2), 1–14. https://doi.org/10.1016/j.im.2024.103921.

16. Gualdi, F., & Cordella, A. (2021). Artificial intelligence and decision-making: The question of accountability. In Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences (pp. 2297–2306) (n. p.). https://doi.org/10.24251/hicss.2021.281.

17. Haase, T., Keller, A., Radde, J., Berndt, D., Fredrich, H., & Dick, M. (2020). Anforderungen an die lerntheoretische Gestaltung arbeitsplatzintegrierter VR-/AR-Anwendungen. In GfA Dortmund (Ed.). Digitaler Wandel, digitale Arbeit, digitaler Mensch? B.16.1., 1–7.

18. Heidelmann, M. A., Weber, S. M. (2022). Eine Haltung ausbilden — Organisationen und Netzwerke beraten lernen. Mit symbolischen Ordnungen der Beratung zur Organisationspädagogischen Professionalisierung. In J. Elven, & S. M. Weber (Eds.). Beratung in symbolischen Ordnungen. Organisationspädagogische Analysen sozialer Beratungspraxis (pp. 325–356). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-658-13090-9_17.

19. Hemphill, S., Jackson, K., Bradley, S., & Bhartia, B. (2023). The implementation of artificial intelligence in radiology: a narrative review of patient perspectives. Future Healthcare Journal, 10(1), 63–68. https://doi.org/10.7861/fhj.2022-0097.

20. Holterhoff, K. (2017). From disclaimer to critique: Race and the digital image archivist. Digital Humanities Quarterly, 11(3). http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/11/3/000324/000324.html.

21. Jensen, U., & Schüler-Springorum, S. (2013). Einführung: Gefühle gegen Juden. Die Emotionsgeschichte des modernen Antisemitismus. Geschichte Und Gesellschaft, 39(4), 413–442. https://doi.org/10.13109/gege.2013.39.4.413.

22. Jobin, A., & Ienca, M. (2019). The global landscape of ai ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1, 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2.

23. Jones, C., Castro, D. C., De Sousa Ribeiro, F., et al. (2024). A causal perspective on dataset bias in machine learning for medical imaging. Natural Machine Intelligence, 6, 138–146. https://doi.org/10.1038/s42256-024-00797-8.

24. Keller, A., Selinski, A., Vuong, T. H. C., & Haase, T. (2024). Stakeholderspezifische Zugänge zu arbeitsgestalterischen Inhalten — technisch-didaktische Konzeption und erste Erkenntnisse. Arbeitswissenschaft in-the-loop. Mensch-Technologie-Integration und ihre Auswirkung auf Mensch, Arbeit und Arbeitsgestaltung, I.1.4, 1–6. https://doi.org/10.24406/publica-3888.

25. Keller, A., & Weber, S. M. (2020). Trans-epistemic design-(research): Theorizing design within industry 4.0 and cognitive assistive systems. In Proceedings of the Design Society: DESIGN Conference (Vol. 1, pp. 627–636). Oxfοrd Univ. Press. https://doi.org/10.1017/dsd.2020.173.

26. Keller, A., Weber, S.M., Rentzsch, M. Haase, T. (2021). Lern-und Assistenzsysteme partizipativ integrieren – Entwicklung einer Systematik zur Prozessgestaltung auf Basis eines organisationspädagogischen Ansatzes. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 75, 455–469. https://doi.org/10.1007/s41449-021-00279-2.

27. Kordzadeh, N., & Ghasemaghaei, M. (2022). Algorithmic bias: review, synthesis, and future research directions. European Journal of Information Systems, 31(3), 388–409. https://doi.org/10.1080/0960085X.2021.1927212.

28. Kroll, J. A. (2020). Accountability in computer systems. In M. D. Dubber, F. Pasquale, & S. Das (Eds.). The Oxford handbook of ethics of AI (pp. 180–196). Oxford Univ. Press. https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780190067397.013.10.

29. Manžuch, Z. (2017). Ethical issues in digitization of cultural heritage. Journal of Contemporary Archival Studies, 4, Article 4. 1–17.

30. Marchello, G., Giovanelli, R., Fontana, E., Cannella, F., & Traviglia, A. (2023). Cultural heritage digital preservation through AI-driven robotics. In The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (Vol. XLVIIIM-2-2023, pp. 995–1000) (n. p.). https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIIIM-2-2023-995-2023.

31. Mehrabi, N., Morstatter, F., Saxena, N., Lerman, K., & Galstyan, A. (2021). A survey on bias and fairness in machine learning. ACM Computing Surveys, 54(6), 1–35. Article 115. https://doi.org/10.1145/3457607.

32. Metcalf, J., & Crawford, K. (2016). Where are human subjects in big data research? The emerging ethics divide. Big Data & Society, 3(1), 1–14. https://doi.org/10.1177/2053951716650211.

33. Modest, W. (2018). Words matter. In Р. Lelijveld (Ed.). Words Matter. An unfinished guide to word choices in the cultural sector (E-book, pp. 13–17). Tropen Museum, Afrika Museum, Museum Volkenkunde, Wereled Museum. URL: https://www.materialculture.nl/en/publications/words-matter.

34. Naß, M. A. (2020). Was darf die Kunst(institution)? Zwischen dem white cube als safe space und Zensur als Neurechter Kampfbegriff. In C. M. Ruederer (Ed.). Infrastructures — Online Reader. Kunstverein München e. V. URL: https://www.kunstverein-muenchen.de/de/programm/programmreihen/2020/infrastructures/online-reader.

35. Naumann, K. (2023). Ethische Grundlagen der Onlinestellung von digitalisierem Archivgut und deren Umsetzung. Recht und Zugang, 4(3), 237–252. https://doi.org/10.5771/2699-1284-2023-3.

36. Nickel, P. (2022). Trust in medical artificial intelligence: A discretionary account. Ethics and Information Technology, 24(1), Article 7. https://doi.org/10.1007/s10676-022-09630-5.

37. Novelli, C., Taddeo, M., & Floridi, L. (2024). Accountability in artificial intelligence: what it is and how it works. AI & Society, 39, 1871–1882. https://doi.org/10.1007/s00146-023-01635-y.

38. Ochang, P., Stahl, B., & Eke, D. (2022). The ethical and legal landscape of brain data governance. Plos One, 17(12), e0273473. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0273473.

39. O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.

40. Pilgrim, D. (n. d., retrieved 2005). The garbage man: Why I collect racist objects. In Jim Crow Museum. https://jimcrowmuseum.ferris.edu/collect.htm.

41. Poel, I. (2020). Embedding values in artificial intelligence (AI) systems. Minds and Machines, 30(3), 385–409. https://doi.org/10.1007/s11023-020-09537-4.

42. Raji, I. D., Smart, A., White, R. N., Mitchell, M., Gebru, T., Hutchinson, B., Smith-Loud, J., Theron, D., & Barnes, P. (2020). Closing the AI accountability gap: defining an endto-end framework for internal algorithmic auditing. In M. Hildebrandt, & C. Castillo (Eds.). FAT*’20: Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 33–44). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3351095.3372873.

43. Randby, T., & Marciano, R. (2020). Digital Curation and Machine Learning Experimentation in Archives. In Xintao Wu et al. (Eds.). 2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (pp. 1904–1913). IEEE. https://doi.org/10.1109/BigData50022.2020.9377788.

44. Rantanen, M., Hyrynsalmi, S., & Hyrynsalmi, S. (2019). Towards ethical data ecosystems: A literature study. In 2019 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC): Conference Proceedings ICE/IEEE ITMC 2019 #47383: Cocreating our Future: Scaling-up Innovation Capacities through the Design and Engineering of Immersive, Collaborative, Empathic and Cognitive Systems (pp. 1–9). ΙΕΕΕ. https://doi.org/10.1109/ice.2019.8792599.

45. Ryan, M. (2020). In AI we trust: Ethics, artificial intelligence, and reliability. Science and Engineering Ethics, 26(5), 2749–2767. https://doi.org/10.1007/s11948-020-00228-y.

46. Shabani, M., Thorogood, A., & Murtagh, M. (2021). Data access governance. In G. Laurie et al. (Eds.). The Cambridge handbook of health research regulation (pp. 187–196). Cambridge Univ. Press. https://doi.org/10.1017/9781108620024.023.

47. Strickert, M. (2021). Zwischen Normierung und Offenheit – Potenziale und offene Fragen bezüglich kontrollierter Vokabulare und Normdateien. LIBREAS. Library Ideas, 40, 1–19. https://doi.org/10.18452/23807.

48. Subías-Beltrán, P., Pitarch, C., Migliorelli, C., Marte, L., Galofré, M., & Orte, S. (2024). The role of transparency in AI-driven technologies: Targeting healthcare. In E. P. Dados (Ed.). Artificial intelligence — Ethical and legal challenges (forthcoming; online first). 1–21. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.1007444.

49. Whittlestone, J., Nyrup, R., Alexandrova, A., & Cave, S. (2019). The role and limits of principles in AI ethics: Towards a focus on tensions. In V. Conitzer et al. (Eds.). AIES’1: Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (pp. 195–200). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3306618.3314289.

50. Yang, H. F., Zhao, Y., Cai, J., Zhu, M., Hwang, J. -N., & Chen, Y. (2024). Mitigating bias of deep neural networks for trustworthy traffic perception in autonomous systems. In 2024 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) (pp. 633–638). IEEE. https://doi.org/10.1109/IV55156.2024.10588805.

51. Zaagsma, G. (2023). Digital history and the politics of digitization. Digital Scholarship in the Humanities, 38(2), 830–851. https://doi.org/10.1093/llc/fqac050.