一门新的免费课程——应用数据伦理学(Applied Data Ethics),对所有在科技行业工作的人都至关重要

今天,我们正在释放免费在线课程上应用的数据伦理,它包含了任何从事数据科学工作或受技术影响的人的基本知识。课程的重点是那些既紧迫又实际的话题,这些话题现在会造成真正的伤害。为了跟上速度教学理念,我们将与两个活动,真实世界的领域开始(造谣偏压)提供背景和动机,在第3课钻研退一步前道德的数据基础的实用工具。在此之后,我们将继续讨论其他主题领域:隐私与监控硅谷生态系统中的作用(包括度量,风险增长,和hypergrowth),和算法的殖民主义

如果您现在准备开始,请查看教学大纲和阅读书目或观看这里视频否则,请继续阅读了解更多详情!

有关数据伦理问题成为头条新闻每天,作为真正的人是由滥用伤害
有关数据伦理问题成为头条新闻每天,作为真正的人是由滥用伤害

没有先决条件该课程。它不打算是详尽的,但希望将提供有关数据的误用如何影响社会有益的背景,以及实践的批判性思维技能和问题要问。这个类在最初教人旧金山数据大学学院1 - 2月到2020年,来自不同背景的专业人士的不同组合(作为晚上证书课程)。

关于数据伦理学教学大纲

数据伦理涉及的话题范围之广令人难以置信,其中许多都是迫切需要解决的问题,每天都成为新闻头条,现在对现实生活中的人们造成了伤害。的荟萃分析在科技伦理100大纲名为“我们怎么办教,当我们教高科技职业道德?”发现有在主题横跨科技伦理学课程(法律和政策,隐私和监控,哲学,正义和人权,环境的影响,公民责任,机器人,造谣,工作和劳动,设计,网络安全,研究覆盖的巨大变化道德和更多 - 远远超过任何一门课程可以覆盖)。这些课程由教授从各种领域的授课。那里有更统一的区域是在成果与能力,批判,斑点问题,并进行申辩是一些用于高科技伦理课中最常见的预期结果的。

有一吨的覆盖过程中的重大课题研究和写作的,这是非常艰难的,我切的阅读列表下的“合理”的长度。还有更多奇妙的文章,论文,散文,和书上这些主题没有被包括在内。看看我的教学大纲和这里阅读清单

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涵盖的主题

第1课:造谣

从deepfakes被用来骚扰的妇女,约冠状病毒普遍误传(贴上“infodemic”由WHO),对角色的造谣在2020年的选举中可以发挥的恐惧,和广泛的对外影响操作的消息,造谣是在新闻频繁,是一个紧迫的问题。这也表明的复杂性和这么多的数据伦理问题的跨学科的性质:造谣涉及高科技的设计选择,糟糕的演员,人的心理,对准财政奖励,等等。

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第2课:偏见与公平

在机器学习中,不公正的偏见是一个讨论越来越多的问题,甚至催生了它自己的领域,成为公平、问责和透明度(FAccT)的主要焦点。我们将超越表面层面的讨论,涵盖如何定义公平、不同类型的偏见、如何减轻偏见的步骤以及使之复杂化的因素等问题。

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第3课:伦理学基础和实用工具

现在,我们已经看到了一些具体的,那数据出现的伦理问题,现实世界的例子,我们会退一步,了解一些道德哲学和镜头通过评估职业道德,以及考虑到伦理问题是如何选择的。我们也将覆盖马库拉中心的科技伦理学的工具包,一组在工作场所中实现具体的做法。

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第4课:隐私和监视

大量关于我们的数据正在被收集:我们手机上的应用程序追踪我们的位置,约会网站出售隐私细节,学校里的面部识别记录学生,警察使用巨大的、不受监管的面部数据库。在这里,我们将讨论如何收集、销售和使用我们的数据的实际示例。还有关于监视如何被用来压制异议和进一步伤害那些已经被边缘化的人的模式。

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第5课:我们怎么会在这里?我们的生态系统

新闻报道通常理解的专注于一个特定的伦理问题的一个实例,在一个特定的公司。在这里,我想我们退一步考虑一些已经导致类型的,我们看到的问题更广泛的趋势和因素。这些包括我们过分看重指标,许多平台,风险投资的重点hypergrowth,和更多的内在设计。

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第6课:算法殖民主义和下一步

当从一个国家的公司开发,并在许多其他国家部署的技术,提取数据和利润,往往与当地的文化问题意识薄弱,一些道德问题可能出现。在这里,我们将探索算法殖民主义。我们也将考虑对学生如何能继续从事围绕数据伦理和采取什么样的,他们已经学会了回到他们的工作场所的后续步骤。

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