透明与问责
数据伦理入门
Shalini Kurapati, PhD
Co-founder and CEO, Clearbox AI
透明性
明确透明地披露数据使用
增强信任,是问责的证明
与利益相关方沟通与互动
如何做到?
隐私政策/声明
认证与第三方审计
披露事故与处置
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Photo by Bud Helisson on Unsplash
优秀示例
复杂的表述毫无用处
简洁、清晰、通俗,高中生可读
易读、简短、清楚、陈述式
示例:
"We'll only send you marketing emails if you've agreed to this."
"You can delete your account. Your account information will be deleted immediately."
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https://www.nytimes.com/interactive/2019/06/12/opinion/facebook-google-privacy-policies.html
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https://www.bbc.co.uk/usingthebbc/privacy-policy-outside-the-uk/
不要隐瞒或误导
透明就是对用户诚实
发生数据泄露时,不要隐瞒或误导
制定完善的沟通方案,联系受影响方
提供建议、缓解措施与沟通渠道
现实检验
2021 年麦肯锡《AI 现状》:数据与 AI 实践
调查覆盖全球与各行业的 1843 名从业者
30% 了解数据伦理风险
17% 设有数据治理团队
27% 检查数据集偏差
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https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/global-survey-the-state-of-ai-in-2021
何为问责?
核心原则,落实其他原则的前提
对第三方合作方也负有责任
保护数据与个人权利
关注更广泛的社会影响
谁来负责?
所有人 :)
不限于单一角色
数据科学、法务与风控、IT、管理层
企业数字责任(CDR):数据伦理的"ESR"
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**CDR**: Lobschat, L., et al. (2021). Corporate digital responsibility. Journal of Business Research, 122, 875-888.
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Passons à la pratique !
数据伦理入门
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