資料生命週期中的倫理議題
資料倫理學入門
Shalini Kurapati, PhD
Co-founder and CEO, Clearbox AI
資料生命週期
資料生命週期每個階段
資料取得-蒐集、來源
資料前處理-清理、標註、品質檢查
資料儲存-基礎設施、安全、完整性
分析-AI、解讀、決策
保留/封存
分享
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https://www.ibm.com/topics/data-life cycle-management#Data%20life cycle%20management%20and%20IBM
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資料取得
取得方式多元-問卷、行動 App、感測器、穿戴裝置、網頁擷取、第三方
你是否有權蒐集?-隱私、著作權
有目的的蒐集-為何蒐集、蒐集多少要清楚
具代表性的資料,尊重他人時間
取得知情同意-關鍵
審查你的資料供應商
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資料前處理
清理、標註、註解-轉錄音訊、標註文字或影像、標記不當內容
人工標註者-訓練不足、勞力剝削,例如為 ChatGPT 工作的肯亞員工
資料品質不一致、標註偏誤
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https://time.com/6247678/openai-chatgpt-kenya-workers/
資料儲存
機密性與完整性-防止外洩或意外遺失
資料安全-避免未經授權的存取
技術面:
資料儲存的基礎設施、方法、技術與裝置
組織面:
公司的政策與訓練
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資料分享
為了創新與協作,有時也為了商業化,需要資料分享
若負責任地分享會有正面成果-如 Covid 資料分享
隱私法規、個人權利
資料所有權、知情同意
保護隱私的分享方式
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https://www.ga4gh.org/news/regulatory-ethics-perspective-on-covid-19-data-sharing-an-interview-with-johan-ordish/
一起來練習吧!
資料倫理學入門
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