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內(nèi)容簡介

　　數(shù)據(jù)科學(xué)倫理是關(guān)于人們在進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)方面的行為的道德規(guī)范。到目前為止，數(shù)據(jù)科學(xué)主要應(yīng)用于企業(yè)和社會(huì)并產(chǎn)生了積極成果。然而，就像任何技術(shù)一樣，數(shù)據(jù)科學(xué)也帶來了一些負(fù)面后果：隱私侵犯的增加，對敏感群體的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的歧視以及使用不可解釋的復(fù)雜模型做出決策。沒有哪個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家和業(yè)務(wù)經(jīng)理是天生不道德的，只是他們沒有接受過培訓(xùn)來考慮他們在工作中的倫理問題——本書旨在填補(bǔ)這個(gè)越來越重要的空白和解釋不同的概念和技術(shù)，幫助讀者理解從k-匿名和差別隱私到同態(tài)加密和零知識證明等技術(shù)已可以解決隱私侵犯問題，消除敏感群體歧視和提供各種可解釋的人工智能?，F(xiàn)實(shí)生活中的警世故事進(jìn)一步說明了數(shù)據(jù)科學(xué)倫理的重要性和潛在影響，包括種族主義機(jī)器人的故事、搜索審查和人臉識別等。本書中穿插著結(jié)構(gòu)化的練習(xí)，提供假設(shè)的場景和倫理困境，帶讀者一起思考如何平衡倫理問題和數(shù)據(jù)的效用。

作者簡介

　　[比]大衛(wèi)·馬滕斯（David Martens）比利時(shí)安特衛(wèi)普大學(xué)工程管理系的數(shù)據(jù)科學(xué)教授。他教授研究生商業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)和商業(yè)工程的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)科學(xué)和倫理學(xué)等課程。他長期致力于研究可解釋的人工智能，其成果發(fā)表在高影響力的期刊上，并獲得了一些獎(jiǎng)項(xiàng)。他還與大型銀行、保險(xiǎn)公司和電信公司以及各種科技初創(chuàng)公司進(jìn)行合作。

圖書目錄

第1章數(shù)據(jù)科學(xué)倫理導(dǎo)讀
1.1 數(shù)據(jù)科學(xué)（倫理）的興起
1.2 為何關(guān)注數(shù)據(jù)倫理？
1.3 對錯(cuò)之分
1.4 數(shù)據(jù)科學(xué)
1.5 數(shù)據(jù)科學(xué)倫理平衡
1.6 數(shù)據(jù)科學(xué)倫理的 FAT 流程框架
1.7 本章總結(jié)
第2章倫理數(shù)據(jù)的收集
2.1 隱私權(quán)屬于人權(quán)
2.2 條例
2.3 隱私保護(hù)機(jī)制
2.4 警世故事：“后門”和信息加密
2.5 偏差 / 偏見
2.6 警世故事：路況檢測、大猩猩和簡歷
2.7 人體實(shí)驗(yàn)
2.8 警世故事：約會(huì)、幸福和廣告
2.9 本章總結(jié)
第3章倫理數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.1 定義和衡量隱私的標(biāo)準(zhǔn)
3.2 警世故事：再識別
3.3 定義和選擇變量
3.4 警世故事：妊娠與人臉識別
3.5 公平的新定義
3.6 警世故事：偏見性語言
3.7 本章總結(jié)
第4章倫理建模
4.1 隱私保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘
4.2 歧視感知模型
4.3 警世故事：預(yù)測累犯和劃紅線
4.4 可理解的模型與可解釋的人工智能
4.5 警世故事：解釋網(wǎng)頁分類
4.6 倫理偏好：自動(dòng)駕駛汽車
4.7 本章總結(jié)
第5章道德評價(jià)
5.1 道德衡量
5.2 結(jié)果的倫理解釋
5.3 道德報(bào)告
5.4 德里克·斯塔佩爾的警世故事
5.5 本章總結(jié)
第6章倫理部署
6.1 系統(tǒng)訪問
6.2 預(yù)測差異性與結(jié)果差異性
6.3 警世故事：人臉識別
6.4 誠實(shí)和換臉技術(shù)
6.5 管理方式
6.6 非預(yù)期后果
6.7 本章總結(jié)
第7章結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)