只到及格线？盘点科技公司遵循的数据伦理

在过去的一段时间中，数据泄露的新闻时有发生，这也引起了大众对于谁拥有咱们的数据、咱们的数据如何被使用和共享的关注。尽管在事情发生以后，不少科技公司都表态会以更好的方式来使用和保护用户数据，可是事实状况究竟如何呢?

在探究事实状况以前，咱们先来讲明一些其它状况：

首先，数据、算法、人工智能和机器学习等等是难以分开，且界限模糊。对于企业来讲，这些概念是集中在一块儿的，可是对于研究人员和决策者来讲却不是这样的。例如，机器学习虽是人工智能的一个分支，可是在没有监督的状况下让机器本身学习，那么，政策制定者必需要保证机器学习算法是不受偏见的，而且要考虑到各类社会和经济状况。

其次，考虑科技公司缺少对数据伦理的一致性方法，因此咱们调查了被普遍接受的道德原则。

五大类数据伦理

事实上，不少科技公司都在数据伦理方面作了努力，例如微软、IBM和谷歌都发布了本身的人工智能道德原则，而Facebook和亚马逊等公司则选择了加入人工智能合做伙伴关系(PAI)和信息技术产业委员会(ITI)等联盟。 

经过对比这些道德准则的内容，咱们发现它们大体可分为如下几类：

• 隐私：这是一个你们普遍认为很重要的事情，目前大多数企业的关注点都是传统的消费者/ 供应商关系，即消费者提供、产生的数据由公司拥有，公司可以使用这些数据，但需尊重机密性。

• 治理：涉及数据管理中的问责制，确保数据的质量和准确性以及算法的道德应用。这里的重点是应该遵循的内部流程

• 公平性：公平性意味着以尊重数据背后的人的方式来使用数据和算法，同时也意味着要充分考虑安全性，认识到数据的使用对于人们生活的影响。

• 共享利益：数据由产生数据的人所拥有，因此应该共同控制和共享利益。

• 透明度：透明度本质上是指对数据的收集和使用方式持开放态度，以及避免没必要要的数据收集。能够认为是对数据全部权更细微的理解。

目前科技公司对于数据伦理的关注主要集中在隐私和治理上，但其实这只是最低要求。对于科技公司来讲，公平性和透明度是如今须要考虑的问题，也须要在数据处理道德和数据收益之间来取得一个平衡。另外，对于正确的数据道德，公司之间尚未取得共识，这可能还须要外部指导和监督。

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