Что такое этика данных?
Сейчас мы видим множество устройств. Люди создают новые инновационные устройства или цифровые и технологические продукты для различных целей. Таким образом, люди больше связаны с этими устройствами, и эти устройства связаны с некоторыми другими устройствами или технологиями. Итак, они собирают данные и генерируют данные, а также обрабатывают данные. И рост этих данных быстро увеличивается. Таким образом, в области этики данных мы работаем в направлении этических последствий генерации и анализа данных.
Существует набор моральных стандартов, регулирующих использование компьютеров, называемых компьютерной этикой, в которых прямо рассматриваются этические последствия использования различных типов компьютерных устройств. Но в этике данных нас интересуют только данные.
По сути, этика данных основана на трех вещах.
(Большие) данные + алгоритмы + практика, основанная на данных = этика данных
Генерация и способность обрабатывать большие объемы и типы данных, чем когда-либо было возможно раньше. Для выполнения этой обработки нам нужны алгоритмические системы для понимания данных, которые можно автоматизировать и которыми может управлять человек. Другими словами, нам нужны новые способы просмотра данных. Наконец, как только у нас появятся данные и как только у нас появится способ на них взглянуть, появится множество различных практик, которые теперь все в большей степени основываются на данных. Другими словами, традиционные практики, которые у нас есть, такие как медицина, теперь все больше основываются на знаниях, которые мы можем получить на основе этих данных.
Этика науки о данных
Этика данных
- Конфиденциальность
→ Повторная идентификация
→ Конфиденциальность группы
- Верить кому?
- Прозрачность чего?
Этика алгоритмов
- Обязанности и подотчетность
- Этический дизайн требований к алгоритмам
- Этический аудит алгоритмов
Этика поведения
- Деонтологический кодекс
- Согласие
- Конфиденциальность субъектов данных
- Вторичное использование
Почему этика?
Наука о данных предоставляет огромные возможности для улучшения частной и общественной жизни. Это связано с серьезными этическими проблемами, такими как:
- Справедливость
- Обязанность
- Уважение прав человека
Текущие проблемы с алгоритмами машинного обучения
- Трудно объяснить конечное решение пользователям, поскольку системы машинного обучения выглядят как черные ящики (алгоритмы на основе NN).
- Некоторые из текущих алгоритмов машинного обучения ведут себя несправедливо.
- Системы DM / ML должны использоваться профессионалами за пределами инженерных / математических сообществ.
- Системы DM / ML должны быть включены в социальные и правовые системы.
Ссылки
«Этика данных в искусственном интеллекте и машинном обучении | Саураб Мишра | Аналитика Видхья | Середина"
Введение в этику данных - Брент Миттельштадт - YouTube
