Нгуен Тхи Ким Зунг, доктор, заместитель декана, факультет управления информацией
336 Nguyen Trai Road, Thanh Xuan, Ханой, 11400
Nguyen Thi Kim Dung, Doctor, Vice Dean, Faculty of Information Management
336 Nguyen Trai Road, Thanh Xuan, Hanoi, 11400, Vietnam
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в академические и вузовские библиотеки поднимает критические вопросы, касающиеся профессиональной ответственности и этики принятия решений. Была изучена этическая готовность академических библиотекарей в Ханое (Вьетнам) путем анализа взаимосвязи между осведомленностью об этических принципах ИИ и способностью к этическому суждению (СЭС). Данные были собраны у 68 библиотекарей из шести университетов с использованием целенаправленной выборки по принципу удобства. Корреляционный анализ показывает, что осведомленность об ответственности, конфиденциальности данных, прозрачности и справедливости положительно связана с СЭС на уровне значимости 0,01. Конфиденциальность данных демонстрирует самую сильную корреляцию (r = 0,705), за ней следуют ответственность (r = 0,691), прозрачность (r = 0,653) и справедливость (r = 0,594). Множественный регрессионный анализ показывает, что модель статистически значима (F(4, 63) = 23,904, p < 0,001), объясняя 60,3 % дисперсии способности к этическому суждению (R² = 0,603). При одновременном рассмотрении значимыми предикторами остаются только конфиденциальность данных (β = .415, p < .001) и подотчетность (β = .319, p = .030). Выяснено, что этические принципы ИИ не действуют единообразно; аспекты, ориентированные на ответственность, оказываются более влиятельными, чем процедурные принципы, такие как прозрачность или справедливость. Предоставляя эмпирические данные из контекста развивающейся страны, исследование вносит вклад в продолжающиеся дискуссии об этике ИИ в библиотечном и информационном деле и подчеркивает важность укрепления управления данными и профессиональной подотчетности в услугах, предоставляемых с помощью ИИ.
The integration of artificial intelligence (AI) into academic libraries raises critical questions regarding professional responsibility and ethical decision-making. This study examines the ethical readiness of academic librarians in Hanoi, Vietnam, by analysing the relationship between awareness of AI ethical principles and ethical judgment capacity (EJC). Data were collected from 68 librarians across six universities using purposive convenience sampling. Correlation analysis shows that awareness of accountability, data privacy, transparency, and fairness is positively associated with EJC at the 0.01 level. Data privacy demonstrates the strongest correlation (r = .705), followed by accountability (r = .691), transparency (r = .653), and fairness (r = .594). Multiple regression analysis indicates that the model is statistically significant (F(4, 63) = 23.904, p < .001), explaining 60.3 % of the variance in ethical judgment capacity (R² = .603). When considered simultaneously, only data privacy (β = .415, p < .001) and accountability (β = .319, p = .030) remain significant predictors. The findings suggest that AI ethical principles do not operate uniformly in practice; responsibility oriented dimensions appear more influential than procedural principles such as transparency or fairness. By providing empirical evidence from a developing country context, this study contributes to ongoing debates on AI ethics in library and information science and highlights the importance of strengthening data governance and professional accountability in AI-mediated services.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.