1. Výstup je tak dobrý, jako je dobrý vstup (prompt): Kvalitní výzkumné otázky a přesné zadání jsou základem pro relevantní výsledky analýz.
2. K posouzení pravdivosti výstupu je nutné mít znalosti o tématu: Kritické myšlení a ověřování informací jsou nezbytné pro vědeckou integritu.
3. Autor je vždy odpovědný za své dílo: Ať už je výstup generován AI či nikoliv, konečná odpovědnost za jeho obsah nese autor čili předkladatel. Odvolávání se na chyby AI není ospravedlnitelné.
4. Respektovat autorská práva a citační etiku: Při využívání AI je nutné dodržovat zásady akademické integrity a správně citovat všechny zdroje.
5. Nezneužívat AI k falšování dat nebo plagiátorství: Akademická práce vyžaduje poctivost a transparentnost.
6. Správné využívání AI může obohatit náš výzkum a urychlit učení: AI může být mocným nástrojem pro analýzu dat, generování hypotéz a podporu kreativního myšlení.
7. Chránit důvěrnost dat a respektovat soukromí: Při práci s osobními údaji je nutné dodržovat příslušné zákony a etické standardy.
8. Dávat si pozor na uzavírání do názorové bubliny: Nástroje AI cílí na to, aby jejich uživatelé byli spokojení a často tak vytváří nebo nabízí obsah, se kterým bude uživatel spokojený. Nejsnáze je tento záměr viditelný na e-shopech nebo na sociálních sítích ve výběru příspěvků „pro vás“. Je potřeba si tuto funkci uvědomit a vědomě nabourávat bublinu, do které nás uzavírá.
9. Být obezřetný vůči zkresleným datům a algoritmickým předsudkům: Výsledky AI mohou být ovlivněny kvalitou a reprezentativností vstupních dat.
10. Předplácet na omezené období (max 3 měsíce): Pravidelná evaluace nástrojů je klíčová pro efektivní a nákladově optimalizovaný výzkum.

Destaro navazuje na univerzitní Stanovisko k využívání umělé inteligence a Doporučení k využití nástrojů umělé inteligence.
_{* text desatera zpracovala Mgr. et Mgr. Lucie Racyn (ÚK FF MU)}