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研究材料能不能上传 AI：先核对伦理、知情同意和敏感数据边界
研究材料能否交给 AI，不能只看有没有姓名。先核对伦理批件、知情同意、数据分类、合同和平台处理方式，再决定不上传、使用脱敏最小样例还是经批准处理。
访谈稿删了姓名就上传 AI，总结里却仍能认出受访者是谁
研究者把教师访谈稿中的姓名替换成编号，认为已经匿名，于是上传到一个未经过机构批准的在线 AI 工具。文本里仍保留学校、院系、职务、具体项目和罕见经历，熟悉该单位的人可以轻易重新识别；原知情同意书也只写了研究团队分析，没有说明第三方平台处理。
删除直接标识符不等于匿名，更不等于自动获得新的处理权限。上传前要同时检查研究伦理、知情同意、法律与合同、机构数据分类、平台保存和训练政策以及跨境问题。任何一项依据不清楚，都应停在确认阶段，改用虚构样例、字段定义、汇总数据或经批准的本地环境。
- 判断材料属于哪类风险
- 确定审批与同意是否覆盖当前用途
- 选择最小必要、可审计的处理方式
同样是“让 AI 总结”，输入不同，决定可以完全相反
| 材料类型 | 主要风险 | 默认动作 | 继续前必须确认 |
|---|---|---|---|
| 已公开且允许使用的资料 | 版权、许可、版本和错误传播 | 可在许可和工具政策范围内处理 | 来源、许可、是否含仍受保护的个人信息 |
| 未公开论文、基金稿或合作材料 | 保密、知识产权、优先权和合同 | 未获明确授权不上传外部服务 | 所有者、合作协议、期刊或基金保密要求 |
| 普通个人信息 | 超出同意用途、泄露、重识别 | 先做最小化和去标识，再核对批准环境 | 处理目的、同意范围、数据接收者和删除机制 |
| 敏感个人信息或医疗、未成年人等高风险数据 | 对个人权益造成更高风险 | 没有明确伦理与机构批准时停止外传 | 必要性、单独或特别同意要求、访问控制和影响评估 |
| 去标识但可链接资料 | 通过地点、时间、罕见事件或密钥重新识别 | 仍按受限数据处理，不称为完全匿名 | 重识别风险、密钥隔离、允许接收者和组合数据 |
| 虚构样例或聚合统计 | 仍可能复制真实细节或泄露小群体 | 优先用于测试流程 | 是否真正虚构、聚合单元是否足够、输出能否反推个体 |
本表是上传前的风险筛查，不构成法律或伦理审批意见；具体要求以研究所在地、机构和项目文件为准。
工具好不好用排在最后，先确认有没有权利把材料交给它
- 01
回到伦理批件和研究方案
确认当前研究、数据类型、分析方式、协作者和第三方处理是否在批准范围内。新增 AI 处理若改变风险或数据流，按机构流程咨询是否需要修正或重新审查。
- 02
逐条核对知情同意
查看参与者被告知的数据用途、接收者、保存期、撤回、二次使用和跨境安排。研究参与同意不能被自动解释为同意所有新工具。
- 03
确认数据所有权与合同
检查医院、学校、企业、合作单位、资助方和期刊的保密及数据处理条款；项目成员能访问不等于可以交给外部服务。
- 04
审查平台的数据流
核对服务提供者、部署地区、保存期限、日志、模型训练、子处理者、删除、权限与审计。不要只凭‘企业版’‘不训练’等营销短语下结论。
- 05
把输入缩到完成任务所需的最少
能用字段名、虚构行、局部片段或汇总数解决时，不上传整库。去标识后还要做重识别风险检查，删除与任务无关的时间、地点和罕见描述。
- 06
记录批准、输入、输出和删除
保存工具与版本、审批依据、输入类型、访问者、用途、输出复核人、保存位置和删除证据。AI 输出仍可能泄露或错误，不能直接进入临床、人事或纪律决定。
把方法问题和真实数据处理拆开，通常能找到更低风险的路径
使用字段字典和虚构样例
让工具根据变量含义、类型和人工构造的几行数据提供代码框架，不提交真实记录。生成后在批准环境中由研究者运行和核对。
转到获批的本地或受控环境
根据机构要求使用本地模型、受控计算区或签有合适协议的服务，并限制访问、日志和导出。工具部署位置本身不能替代伦理批准。
暂停并提交具体数据流图
向伦理、数据保护、法务或信息部门说明输入、接收者、地区、保存、输出和删除，而不是只问‘能不能用某某 AI’。
任一项没有文件依据，就不要用真实材料试试看
伦理、法律和机构要求需要同时满足，不能相互替代
核对中国境内相关研究的伦理审查、知情同意、风险受益和持续管理要求；具体项目仍应咨询本机构伦理委员会。
一手来源中华人民共和国个人信息保护法核对个人信息处理、敏感个人信息、告知同意、最小必要和跨境等法律边界；本页不替代法律意见。
一手来源NIST Privacy Framework用于梳理数据处理活动、隐私风险、治理和控制措施，不是对具体研究项目的批准文件。
真实上传决定必须由当前有效的项目批件、同意书、合同和机构负责人确认，不能只依据网上教程。