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第二章 数据伦理;了解数据化含义及其对个人和社会的解析问题。
理解大数据应用产生的主要伦理问题。
了解人本主义数据伦理含义。
;人工智能系统需要通过计算机技术来实现,计算机技术的实现方式主要是各种解决问题算法及依托算法编制的程序。
数据和算法都需要科学家、工程师、程序员等各种专业人员来处理和设计,其中隐含着人类本身的利益取向或价值观。
数据是人工智能技术处理的主要对象,算法是实现人工智能系统的主要手段。
本章主要学习数据伦理的含义及其被采集、存储、使用时出现的伦理问题。人们在期望数据化引领人类社会向更美好的阶段进发的同时,也要注意控制其中的负面因素。
;一般而言,数据是描述事物的符号记录,是计算机处理的原始材料,图形、声音、文字、数值、字符和符号等都可以作为计算机处理的材料或对象。
数据代表着对某一件事物的描述,通过记录、分析、重组数据,实现对人们的工作业务指导。
计算机通过算法帮助人们分析、处理不同类型的数据,使得计算机显示出一定的智能性。;大数据概念在上世纪90年代被提出,大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步,数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据”。
大数据在医疗、制造、娱乐、媒体、物联网、车联网等领域具有重要应用,也正是在大数据技术的支持下,许多传统行业有了新的突破,新兴行业更是将作为一种战略性资源看待。大数据已经成为跟电力、石油一样重要的资源。
大数据不仅对科技进步和社会发展具有重要意义,而且也支撑着人工智能的发展,是目前人工智能基础性技术之一。
;一般认为,大数据具备如下四个特征:
数据规模大
数据种类多
处理速度快
数据价值密度低
;数据伦理主要是指数据尤其是大数据在社会生产、生活中日益广泛使用引发的伦理问题。
数据伦理有其本身内在的问题和机制,并不完全从属于人工智能伦理。只有当数据或大数据成为人工智能技术的处理对象,二者结合之后形成的人工智能系统所产生的伦理问题才成为人工智能领域的伦理问题。
由于数据存储、数据传输、数据计算或者传统的数据分析、数据处理及数据应用带来的伦理问题,并不涉及人工智能技术或算法,都属于数据领域本身的伦理问题。;隐私是指私人生活安宁不受他人非法干扰,私人信息秘密不受他人非法搜集、刺探和公开等。
随着互联网等企业不断通过各种手段收集个人数据以及各类数据采集设施的广泛使用,意味着企业或系统可以掌握大量的个人信息。
现代社会中,对个人的数据收集,不仅涉及人们主动在电商或新媒体平台生产或提供的数据,也涉及很多人们被动提供的数据。;;大数据信息价值开发要实现相对较为准确的预测,需要依赖大规模的原始数据,这就意味着需要从尽可能多的事物中抓取信息,甚至是从一些极其平常的事物或状态中获取信息,通过量化方法开发出更多的有创新性价值的产品或建议。
但是,在数据信息价值开发和应用的过程中,很多情形可能造成侵犯个人隐私权的问题。
;不同的商家选择对应的“人群包”进行商品推荐或广告投放,实现所谓“千人千面”。
“千人千面”的出现,缩短了用户的购物链路,实现了卖家精准营销提高客单转化的目的。电商还可以据此可以进行差异化定价。
利用大数据技术,商家通过用户画像了解用户是否对价格敏感以及用户可能接受的最高价格,并且商家还利用了用户的忠诚度以强制溢价的方式进行了价格歧视,导致用户在不知情的情况下,支付了比普通用户更高的价格。;1.知情同意
知情同意指用户对自己的数据信息和数据采集方对数据的使用和可能的后果明了和认可。
知情同意原则要求数据采集者在开始收集数据之前,首先需要向个人申明,他们将收集哪些数据、收集的数据有什么用途,在征得个人的同意之后,方可以展开数据釆集工作。
数据的收集和使用需征得用户的知情同意,并实行最少原则或必要原则,用户应当有权知晓个人数据的收集范围和用途。
;2.数据能力
在大数据时代,数据成为一种新资源,从数据中挖据出所需要的有用信息的能力成了一种新能力。
大数据的海量性淹没了数据的价值,个人或企业要具备从海量数据中挖掘其潜在价值的能力。
个人必须培养一种从数据中发现有用信息的能力,可将其称为数据能力。在大数据时代,如果不培养和提高个人的数据能力,就会像不识字的文盲,成为“数盲”。;3.数据权力保护
数据权利包括大数据广泛应用所产生的隐私权、知情同意权、删除权、被遗忘权、数据携带权等,也可以看做是人的基本权利的数据化。
在理解了人工智能算法正在用人们的行为数据定义人们这一事实的情况下,每个人都应该更加主动地参与到此过程中,使主体的能动性影响到数据分析或数据画像的过程与结果,通过必要的反馈与修正机制的构建取得对自身数据权利的主导权。;4.消极伦理观与积极伦理观
消极伦理观从批判、规制的立场看事物,认为大数据及其透明世界将
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