使用像 DeepResearch 这样的 AI 进行研究，在伦理方面的主要考量包括解决偏见、确保透明度以及保护用户隐私。首先，AI 系统可能会放大其训练数据中存在的偏见，从而导致结果出现偏差或不公平。例如，如果 DeepResearch 是在历史上低估某些人口或区域的科学论文上训练的，它可能会优先考虑反映这些偏见的研究主题或方法。开发人员必须审核训练数据集的多样性和代表性，并实施诸如公平感知算法之类的技术来减少输出中的偏见。如果没有这些步骤，AI 可能会在医疗保健或社会科学等研究领域中延续系统性的不平等现象。
其次，AI 如何生成结果的透明度至关重要。研究人员和开发人员需要了解 AI 结论背后的逻辑，才能信任和验证其输出。例如，如果 DeepResearch 推荐特定的实验设计，则用户应该能够追踪哪些数据或模式影响了该推荐。诸如可解释 AI (XAI) 框架或神经网络中的注意力可视化之类的技术可以帮助阐明决策过程。缺乏透明度可能会破坏科学方法，因为研究人员可能会不加审查地接受 AI 生成的发现，从而导致诸如药物发现等领域中的可重复性问题或有缺陷的结论。
第三，处理敏感数据时会出现隐私问题。如果 DeepResearch 处理个人或专有信息，则不当的数据处理可能会违反 GDPR 或 HIPAA 等法规。例如，使用患者记录的医学研究项目必须确保 AI 匿名化数据并防止泄露。开发人员应实施严格的访问控制、加密和数据最小化实践。此外，问责机制（例如跟踪数据使用情况的审计跟踪）至关重要。如果没有保障措施，滥用 AI 可能会损害参与者的机密性或使组织面临法律风险，从而削弱对技术及其支持的研究的信任。