应用数据伦理学,一门新的免费课程,对于所有从事技术工作的人都是必不可少的

今天我们发布一个 免费的应用数据伦理学在线课程,其中包含从事数据科学工作或受技术影响的任何人的基本知识。本课程的重点是紧迫且实用的主题,这些主题现在就造成实际伤害。与fast.ai保持一致 教学理念,我们将从两个活跃的现实世界区域开始(虚假信息偏压)提供背景信息和动机,然后再回到第3课进行深入研究 数据伦理学的基础实用工具。从那里我们将继续进行其他主题领域: 隐私& surveillance,硅谷生态系统的作用(包括 指标,风险增长,& hypergrowth),以及 算法殖民主义.

如果您准备立即开始,请查看 教学大纲和阅读清单 或观看 影片在这里. 否则,请继续阅读以获取更多详细信息!

与数据道德相关的问题每天都成为头条新闻,因为滥用误导会伤害真实的人
与数据道德相关的问题每天都成为头条新闻,因为滥用误导会伤害真实的人

没有先决条件 该课程。它并非旨在详尽无遗,但希望将提供有用的背景信息,说明数据滥用如何影响社会,以及实践批判性思维技巧和提出的问题。该课程最初是在 旧金山大学数据研究所 在2020年1月至2月,来自不同背景的工作专业人员的多元化组合( 晚间证书课程)。

关于数据伦理学纲要

数据伦理学涵盖了令人难以置信的广泛主题,其中许多主题很紧迫,每天都成为头条新闻,并立即对真实的人造成伤害。荟萃分析 超过100个技术道德大纲,标题为 “当我们教授技术伦理时,我们会教什么?” 发现技术伦理课程涵盖的主题差异很大(法律& policy, 隐私&监视,哲学,正义&人权,环境影响,公民责任,机器人,虚假信息,工作&劳动力,设计,网络安全,研究道德等等,远远超过任何一门课程都无法涵盖的范围。这些课程由来自各个领域的教授教授。结果更加统一的领域是批评,发现问题和提出论点的能力,这是技术伦理课程最常见的期望结果。

关于本课程涵盖的主题,有大量出色的研究和著作,而我很难将阅读清单缩减到“合理”的长度。关于这些主题的文章,论文,论文和书籍还有很多,这里没有列出。看看我的 教学大纲和阅读清单在这里.

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使用视频浏览器左上角和右上角的图标折叠/展开菜单和课程注释/成绩单搜索
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涵盖的主题

第1课:虚假信息

从使用伪造品来骚扰妇女,广泛传播有关冠状病毒的错误信息(被WHO标记为“信息病”),对信息失真在2020年大选中可能扮演的角色的担忧以及广泛的外国影响力行动的消息,信息失真在新闻中经常出现,是一个紧迫的问题。它也表明了这么多数据伦理问题的复杂性和跨学科性质:虚假信息涉及技术设计选择,不良行为者,人类心理,错位的财务激励措施等等。

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第二课:偏差& Fairness

不公正的偏见是机器学习中越来越多讨论的问题,甚至产生了自己的领域,成为公平性,问责制和透明度(FAccT)的主要重点。我们将不进行表面讨论,而是讨论有关如何定义公平性,不同类型的偏见,缓解偏见的步骤以及复杂因素的问题。

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第三课:道德基础& Practical Tools

既然我们已经看到了数据中出现的道德问题的许多具体的,现实世界的例子,我们将退一步并了解一些道德哲学和方法以评估道德,并考虑如何选择道德问题。我们还将介绍Markkula中心的技术道德工具包,这是一套将在工作场所实施的具体实践。

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第4课:隐私和监视

正在收集有关我们的大量数据:手机上的应用程序会跟踪我们的位置,交友网站会出售个人详细信息,学校记录学生的面部识别,而警察会使用庞大的不受管制的面部数据库。在这里,我们讨论如何收集,出售和使用我们的数据的真实示例。还有一些关于如何使用监视来压制异议并进一步伤害已经边缘化者的模式。

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第5课:我们如何到达这里?我们的生态系统

可以理解的是,新闻故事通常集中在特定公司的特定道德问题的一个实例上。在这里,我希望我们退后一步,考虑一些导致我们看到的问题类型的更广泛的趋势和因素。这些包括我们过分强调指标,许多平台的固有设计,风险投资对超增长的关注等等。

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第6课:算法殖民主义及后续步骤

当一个国家的公司在其他许多国家开发和部署技术,提取数据和获利时,往往对当地文化问题知之甚少,就会引发许多道德问题。在这里,我们将探讨算法殖民主义。我们还将考虑采取下一步措施,让学生继续围绕数据道德规范开展工作,并将学到的知识带回到工作场所。

看着 第6课视频在这里.

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