डेटा जीवन चक्र में नैतिकता से जुड़ी चुनौतियाँ
Data Ethics परिचय
Shalini Kurapati, PhD
Co-founder and CEO, Clearbox AI
डेटा जीवन चक्र
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
डेटा अधिग्रहण
- कई तरीके - सर्वे, मोबाइल ऐप्स, सेंसर, वियरेबल्स, वेब स्क्रैपिंग, थर्ड पार्टीज़
- क्या आपको डेटा इकट्ठा करने की अनुमति है? - प्राइवेसी, कॉपीराइट
- उद्देश्यपूर्ण संग्रह - क्यों और कितना, स्पष्ट रखें
- प्रतिनिधिक डेटा, लोगों के समय का सम्मान
- सूचित सहमति - अत्यंत आवश्यक
- अपने डेटा सप्लायर्स की जाँच-पड़ताल करें
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डेटा तैयारी
- क्लीनिंग, लेबलिंग, एनोटेशन - ऑडियो ट्रांसक्राइब करना, टेक्स्ट/इमेज लेबल करना, अनुपयुक्त कंटेंट फ्लैग करना
- मानव एनोटेटर्स - अपर्याप्त प्रशिक्षण, शोषण, ChatGPT के लिए Kenyan वर्कर्स
- डेटा क्वालिटी में असंगतियाँ, पक्षपाती लेबल्स
1 https://time.com/6247678/openai-chatgpt-kenya-workers/
डेटा स्टोरेज
- गोपनीयता और इंटीग्रिटी - डेटा ब्रीच या आकस्मिक नुकसान रोकें
- डेटा सिक्योरिटी - बिना अनुमति एक्सेस न हो
- तकनीकी:
- डेटा स्टोरेज के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर, मेथड्स, टेक्नीक्स, और डिवाइसेज़
- संगठनात्मक:
- कंपनी नीतियाँ, प्रशिक्षण
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डेटा शेयरिंग
- इनोवेशन और सहयोग के लिए डेटा शेयरिंग ज़रूरी, कभी-कभी मोनेटाइज़ेशन भी
- जिम्मेदारी से करें तो सकारात्मक परिणाम - Covid डेटा शेयरिंग
- प्राइवेसी नियम, व्यक्तिगत अधिकार
- डेटा ओनरशिप, सूचित सहमति
- प्राइवेसी-संरक्षण शेयरिंग
1 https://www.ga4gh.org/news/regulatory-ethics-perspective-on-covid-19-data-sharing-an-interview-with-johan-ordish/
