Открытые данные для науки и общества

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Это упражнение является частью курса

Введение в этику данных

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

В современную эпоху ИИ и повсеместного использования данных их правомерное и этичное применение важно как никогда. Мы рассмотрим влияние и значимость этики данных для отдельных людей, компаний и общества в целом, а также разберём тонкую взаимосвязь между общей этикой и этикой данных. На практических примерах обсудим вред неэтичных инноваций и практик работы с данными, а также преимущества соблюдения этики данных. Кроме того, мы остановимся на связи между этикой данных и этикой ИИ и познакомимся со стратегиями их внедрения.

Exercise 1: Этика как основа этики данных Exercise 2: Непростая этика Exercise 3: Похожие, но разные Exercise 4: Больше чем «не навреди»Exercise 5: Нравственность в науке о данных Exercise 6: Преимущества этики данных Exercise 7: Этика данных и этика ИИ Exercise 8: Топливо и двигатель Exercise 9: Этика данных или этика ИИ?

Эта глава даёт слушателям практические знания и примеры того, насколько важна этика данных на разных этапах жизненного цикла данных и как её применять. Рассматриваются практические аспекты ключевых концепций этики данных: защита данных и безопасность, информированное согласие, доверие и прозрачность, а также ответственность.

Exercise 1: Этические проблемы на разных этапах жизненного цикла данных Exercise 2: Преимущества этики данных Exercise 3: Лучшие практики на каждом этапе Exercise 4: Действительное согласие Exercise 5: Что должно быть в форме согласия?Exercise 6: Это не похоже на действительное согласие Exercise 7: Конфиденциальность и безопасность данных Exercise 8: Конфиденциальность или безопасность?Exercise 9: Лучше перестраховаться, чем сожалеть Exercise 10: Прозрачность и подотчётность Exercise 11: Нечего скрывать!Exercise 12: Роль есть у каждого!

Эта глава посвящена аспектам этики данных, которые выходят за рамки привычных дискуссий о предвзятости и справедливости. Слушатели глубже разберутся в видах предвзятости, связанных с данными, и способах борьбы с ней. Также будут рассмотрены принципы FAIR — Findable, Accessible, Interoperable, Reusable — для открытого обмена данными и преимущества открытых данных для науки и общества. В завершение слушатели изучат вопросы развивающейся ответственности и последствий операций с данными, уделив особое внимание моральной ответственности руководителей компаний и специалистов по данным, а также подготовке к будущему этики данных.

Exercise 1: Что делать с предвзятостью данных?Exercise 2: В данных не всё так справедливо Exercise 3: Можно ли исправить всё?Exercise 4: Честные данные или FAIR-данные?Exercise 5: Повторное использование данных Exercise 6: Вспомним принципы FAIR Exercise 7: Открытые данные для науки и общества

Текущее упражнение

Exercise 8: Зачем делиться данными?Exercise 9: Делиться — значит заботиться Exercise 10: Развивающаяся ответственность и влияние Exercise 11: Настоящая подотчётность Exercise 12: Сквозь призму этики Exercise 13: Поздравляем!