データライフサイクル全体の倫理課題

データ倫理入門

Shalini Kurapati, PhD

Co-founder and CEO, Clearbox AI

データライフサイクル

  • すべての段階で発生
  • データ取得―収集、ソーシング
  • データ準備―クリーニング、ラベリング、品質確認
  • データ保管―インフラ、セキュリティ、完全性
  • 解析―AI、解釈、意思決定
  • 保持／アーカイブ
  • 共有

データライフサイクルの図。

1 https://www.ibm.com/topics/data-life cycle-management#Data%20life cycle%20management%20and%20IBM 2 Icon made by Flat Icons on from www.flaticon.com
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データ取得

多様なソースからコンピュータへ流入するデータ取得の図

  • 収集手段多数：調査、アプリ、センサー、ウェアラブル、スクレイピング、第三者
  • 収集の許可は？―プライバシー、著作権
  • 目的に沿った収集―目的と範囲を明確化
  • 代表性を確保、人の時間に配慮
  • インフォームドコンセント―必須
  • 供給元の審査
1 Icon made by Parzival 1997 from www.flaticon.com
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データ準備

ChatGPT 改善のためのデータクリーニングとラベリングでケニア人労働者が搾取されたというTIME記事のスクリーンショット。

  • クリーニング、ラベリング、アノテーション―音声書き起こし、テキスト/画像のラベル付け、不適切内容のフラグ
  • 人手アノテーター―訓練不足や搾取、ChatGPTでのケニア人労働者
  • 品質のばらつき、偏ったラベル
1 https://time.com/6247678/openai-chatgpt-kenya-workers/
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データ保管

安全なデータ保管の構成図。

  • 機密性と完全性―漏えい・誤消去を防止
  • データセキュリティ―不正アクセスなし
  • 技術面:
    • 保管のインフラ、手法、技術、デバイス
  • 組織面:
    • 会社の方針、研修
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データ共有

新型コロナの震源地と拡大を示す地図

  • 共有はイノベーション・協働に必須、時に収益化も
  • 責任ある共有なら好結果―Covidデータ共有
  • プライバシー規制と個人の権利
  • データの所有権、インフォームドコンセント
  • プライバシー保護型の共有
1 https://www.ga4gh.org/news/regulatory-ethics-perspective-on-covid-19-data-sharing-an-interview-with-johan-ordish/
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演習に進みましょう！

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