Đạo đức dữ liệu hay đạo đức AI?

Đạo đức dữ liệu và đạo đức AI có liên quan chặt chẽ, nhưng mỗi lĩnh vực có trọng tâm riêng. Trong bài tập này, chúng tôi đưa ra một vài tình huống thực tế nổi tiếng nhấn mạnh vào đạo đức dữ liệu hoặc đạo đức AI.

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập môn Đạo đức Dữ liệu

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành

Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi

Bắt đầu bài tập

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập môn Đạo đức Dữ liệu

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

2513 reviews

Bắt đầu khóa học miễn phí

Trong kỷ nguyên AI vận hành bằng dữ liệu hiện nay, việc sử dụng dữ liệu tuân thủ và có đạo đức quan trọng hơn bao giờ hết. Chúng ta sẽ khám phá và hiểu tác động cũng như tầm quan trọng của đạo đức dữ liệu đối với cá nhân, doanh nghiệp và toàn xã hội. Chúng ta sẽ làm rõ mối quan hệ tinh tế giữa đạo đức nói chung và đạo đức dữ liệu. Qua các ví dụ thực tiễn, chúng ta sẽ thảo luận về tác hại của đổi mới và thực hành dữ liệu thiếu đạo đức, cũng như lợi ích của đạo đức dữ liệu. Chúng ta cũng sẽ nêu bật mối liên hệ giữa đạo đức dữ liệu và đạo đức AI, và giới thiệu các chiến lược để triển khai chúng.

Exercise 1: Đạo đức trước khi nói về đạo đức dữ liệu Exercise 2: Bài toán đạo đức khó Exercise 3: Tương đồng mà khác biệt Exercise 4: Vượt ra ngoài nguyên tắc không gây hại Exercise 5: Khoa học dữ liệu đạo đức Exercise 6: Lợi thế của đạo đức Exercise 7: Đạo đức dữ liệu và đạo đức AI Exercise 8: Nhiên liệu và động cơ Exercise 9: Đạo đức dữ liệu hay đạo đức AI?

Bài tập hiện tại

Chương này cung cấp cho người học kiến thức thực tiễn và ví dụ về tầm quan trọng cũng như cách triển khai đạo đức dữ liệu trong các giai đoạn khác nhau của vòng đời dữ liệu. Nội dung bao quát các khía cạnh thực hành của những khái niệm cốt lõi trong đạo đức dữ liệu như bảo vệ và an ninh dữ liệu, đồng thuận thông tin, niềm tin và minh bạch, cùng trách nhiệm giải trình.

Exercise 1: Các vấn đề đạo đức trong toàn bộ vòng đời dữ liệu Exercise 2: Lợi thế của đạo đức Exercise 3: Thực hành tốt ở mọi giai đoạn Exercise 4: Sự đồng ý hợp lệ Exercise 5: Có gì trong mẫu đồng ý tham gia?Exercise 6: Nghe có vẻ chưa hợp lệ Exercise 7: Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu Exercise 8: Quyền riêng tư hay bảo mật?Exercise 9: Cẩn tắc vô áy náy Exercise 10: Tính minh bạch và trách nhiệm giải trình Exercise 11: Không có gì phải giấu!Exercise 12: Mỗi người một vai trò!

Chương này tập trung vào đạo đức dữ liệu vượt ra ngoài các thảo luận thường thấy về thiên lệch và công bằng dữ liệu. Người học sẽ hiểu rõ hơn về các dạng thiên lệch liên quan đến dữ liệu và cách xử lý chúng. Bạn cũng sẽ học về nguyên tắc FAIR — Dữ liệu có thể tìm thấy, truy cập được, liên vận hành và tái sử dụng — để chia sẻ dữ liệu mở. Đồng thời, bạn sẽ hiểu lợi ích của dữ liệu mở đối với khoa học và xã hội. Cuối cùng, người học sẽ khám phá trách nhiệm giải trình và tác động của các hoạt động dữ liệu đang thay đổi, nhấn mạnh trách nhiệm đạo đức của lãnh đạo doanh nghiệp và nhà khoa học dữ liệu, và chuẩn bị cho tương lai của đạo đức dữ liệu.

Exercise 1: Chúng ta xử lý sai lệch dữ liệu như thế nào?Exercise 2: Không phải mọi thứ về dữ liệu đều công bằng Exercise 3: Chúng ta có sửa được hết không?Exercise 4: Dữ liệu công bằng hay dữ liệu FAIR?Exercise 5: Tái sử dụng dữ liệu Exercise 6: FAIR là gì nữa nhỉ?Exercise 7: Dữ liệu mở cho khoa học và xã hội Exercise 8: Vì sao nên chia sẻ?Exercise 9: Chia sẻ để cùng tốt lên Exercise 10: Trách nhiệm và tác động đang thay đổi Exercise 11: Trách nhiệm giải trình có ý nghĩa Exercise 12: Giữ vững đạo đức dù thuận lợi hay khó khăn Exercise 13: Chúc mừng bạn!