随着人工智能技术的飞速发展，特别是生成式人工智能（GenAI）的崛起，合成数据在科学研究中的应用日益广泛。从填补数据缺失到保护隐私信息，GenAI合成数据为科学家提供了强大的工具。然而，这项技术在带来便利的同时，也引发了一系列伦理问题。2025年2月26日，美国国家科学院院刊（PNAS）发表了一篇由David B. Resnik等人撰写的意见文章，深入探讨了GenAI合成数据的潜力与挑战，并提出了应对策略。
什么是GenAI合成数据？
GenAI合成数据是指通过生成式人工智能模型（如生成对抗网络或变分自编码器）创建的数据。这些数据可以完全从零开始生成，也可以基于现实世界的数据模式和特性派生出来。科学家可以调整生成过程，控制合成数据与真实数据的相似程度，例如减少其中包含的隐私信息。这种灵活性使得合成数据在科学研究中具有广泛的应用前景。
论文指出，合成数据已有60多年的历史，但GenAI的出现显著提升了其生成能力和应用范围。它可以用来填补数据缺口、纠正数据集偏差、模拟复杂现象、验证科学假设，甚至减少对动物和人类受试者的依赖。此外，在药物筛选和隐私保护方面，合成数据也展现出巨大潜力。然而，这些优势背后潜伏着不容忽视的伦理风险。
伦理挑战：从数据诚信到社会影响
文章详细分析了GenAI合成数据带来的几大伦理问题：
1. 数据诚信与科研不端风险
GenAI能够生成高度逼真的图像和数据集，例如显微镜图像、放射图像或临床试验数据。这种能力可能被滥用，科学家可能面临诱惑，利用合成数据伪造实验结果以发表论文或申请专利。更严重的是，大型组织或政府可能利用假数据进行宣传或 虚假信息传播。由于GenAI生成的数据过于真实，传统的统计检测方法（如识别非随机数字）已难以辨别真伪，这对科研诚信构成了威胁。
2. 混淆真实与合成数据
如果研究人员未明确标注合成数据的使用，或其他科学家忽视这些标注，合成数据可能被误认为是真实数据。这种混淆可能污染研究记录，降低数据的可重复性，甚至干扰AI模型的训练。文章提到，类似问题在引用被撤稿论文时已有所体现，而GenAI的普及可能加剧这一现象。
3. 隐私与安全漏洞
尽管合成数据旨在保护隐私，但如果生成过程缺乏安全措施，或合成数据保留了可逆推原始数据的特征，就可能导致隐私泄露。这不仅损害公众对科学的信任，也可能引发法律和伦理争议。
4. 偏见的放大
GenAI模型依赖训练数据。如果训练数据存在偏差，未经充分验证的合成数据可能放大这些偏差，导致歧视或不公平的结果，进而影响AI技术的社会接受度。
这些问题不仅威胁科学研究的质量，还可能影响监管决策和社会福祉。例如，美国食品药品监督管理局（FDA）虽然接受用于“数字孪生”（人工对照组）的合成数据，但要求药物审批必须基于真实数据，以确保公共健康安全。
如何应对？从概念到实践的解决方案
面对这些挑战，作者提出了多层次的解决方案：
1. 明确定义合成数据与真实数据
期刊、学术机构和资助组织应制定清晰的定义，区分合成数据（包括GenAI生成的数据和其他类型）和真实数据。文章建议以数据的“来源”作为判断依据：真实数据应来自与真实现象“适当关联”的过程，而具体标准由相关科研共同体界定。这种定义有助于调查科研不端或制定政策时保持一致性。
2. 制定披露指南
科研人员应被要求在研究中详细说明合成数据的生成方法、使用目的及具体应用部分，并分享相关数据和代码。这种透明度可以防止数据混淆，提升研究的信任度和可验证性。
3. 加强教育与培训
针对许多科学家对合成数据不熟悉的现状，学术界应通过教育和导师指导，普及其负责任使用方法，并讨论潜在的伦理问题，促进跨代际的协作学习。
4. 技术手段的支持
计算机科学家应开发水印技术标记合成数据，使用区块链认证真实数据，改进AI检测工具识别假数据，同时加强隐私保护和算法偏见纠正。尽管技术手段至关重要，但文章强调，数据的质量最终取决于科学家的诚信。
最后
GenAI合成数据无疑为科学研究开辟了新的可能性，从加速药物开发到推动复杂系统建模，其潜力令人振奋。然而，如果不正视其伦理挑战，这项技术可能成为双刃剑，损害科学信誉和社会信任。Resnik等人呼吁科学共同体采取行动，通过清晰的定义、透明的披露、教育和技术创新，最大化合成数据的益处，同时将风险降至最低。
这篇发表在PNAS的文章提醒我们，技术进步与伦理责任必须齐头并进。在GenAI时代，科学家不仅需要掌握尖端工具，更需要坚守科研的底线。你认为合成数据会在未来如何塑造科学研究？欢迎与AJE分享您的看法！
