数据伦理占地面积一个令人难以置信的议题广泛,其中有许多是紧迫的,每天的头条新闻,而现在造成伤害真实的人。的荟萃分析在科技伦理100大纲,题为“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。

在这个过程中,我们将重点放在既紧迫而现实的课题。符合我的教学理念,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课钻研退一步前数据伦理基础实用工具。从那里,我们将进入更多的学科领域: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),和算法殖民主义。我明白,这当然还只是占地面积什么是一个庞大的领域分得一杯羹,我希望这将成为继续探索一个有益的切入点。

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)。还有的课程没有先决条件。这当然是没有办法意在穷尽,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。

主题包括:

  1. 造谣
  2. 偏倚公平
  3. 伦理学基础和实用工具
  4. 隐私与监控
  5. 我们的生态系统:度量,风险投资,与失去了舍本逐末
  6. 算法殖民主义和下一步

理想的学习成果

  1. 了解滥用数据的影响,包括不公正的偏见,监控,造谣和反馈回路。了解促成因素这些影响。识别不同类型的偏见。
  2. 在调查数据和数据驱动的算法是如何形状,约束开发识字和操纵我们的商业,公民和个人经验。
  3. 分析新的情况和潜在的产品,试图识别和减轻潜在的风险。
  4. 有道德的技术和实践的工具包在他们的工作场所实施

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