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书名 数据科学伦理(概念技术和警世故事)(精)
分类 科学技术-自然科学-自然科普
作者 (比)大卫·马滕斯
出版社 原子能出版社
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简介
内容推荐
数据科学伦理是关于人们在进行数据科学方面的行为的道德规范。到目前为止,数据科学主要应用于企业和社会并产生了积极成果。然而,就像任何技术一样,数据科学也带来了一些负面后果:隐私侵犯的增加,对敏感群体的数据驱动的歧视以及使用不可解释的复杂模型做出决策。
没有哪个数据科学家和业务经理是天生不道德的,只是他们没有接受过培训来考虑他们在工作中遇到的伦理问题——本书旨在填补这个越来越重要的空白和解释不同的概念和技术,帮助读者理解从k-匿名和差别隐私到同态加密和零知识证明等技术已可以解决隐私侵犯问题,消除敏感群体歧视和提供各种可解释的人工智能。
现实生活中的警世故事进一步说明了数据科学伦理的重要性和潜在影响,包括种族主义机器人的故事、搜索审查和人脸识别等。本书中穿插着结构化的练习,提供假设的场景和伦理困境,带读者一起思考如何平衡伦理问题和数据的效用。
作者简介
大卫·马滕斯,比利时安特卫普大学工程管理系的数据科学教授。他教授研究生商业经济学和商业工程的数据挖掘、数据科学和伦理学等课程。他长期致力于研究可解释的人工智能,其成果发表在具有高影响力的期刊上,并获得了一些奖项。他还与大型银行、保险公司和电信公司以及各种科技初创公司进行过合作。
目录
第1章 数据科学伦理导读
1.1 数据科学(伦理)的兴起
1.2 为何关注数据伦理
1.3 对错之分
1.4 数据科学
1.5 数据科学伦理平衡
1.6 数据科学伦理的FAT流程框架
1.7 本章总结
第2章 伦理数据的收集
2.1 隐私权属于人权
2.2 条例
2.3 隐私保护机制
2.4 警世故事:“后门”和信息加密
2.5 偏差/偏见
2.6 警世故事:路况检测、大猩猩和简历
2.7 人体实验
2.8 警世故事:约会、幸福和广告
2.9 本章总结
第3章 伦理数据预处理
3.1 定义和衡量隐私的标准
3.2 警世故事:再识别
3.3 定义和选择变量
3.4 警世故事:妊娠与人脸识别
3.5 公平的新定义
3.6 警世故事:偏见性语言
3.7 本章总结
第4章 伦理建模
4.1 隐私保护数据挖掘
4.2 歧视感知模型
4.3 警世故事:预测累犯和划红线
4.4 可理解的模型与可解释的人工智能
4.5 警世故事:解释网页分类
4.6 伦理偏好:自动驾驶汽车
4.7 本章总结
第5章 道德评价
5.1 道德衡量
5.2 结果的伦理解释
5.3 道德报告
5.4 德里克·斯塔佩尔的警世故事
5.5 本章总结
第6章 伦理部署
6.1 系统访问
6.2 预测差异性与结果差异性
6.3 警世故事:人脸识别
6.4 诚实和换脸技术
6.5 管理方式
6.6 非预期后果
6.7 本章总结
第7章 结论
致谢
参考文献
序言
基于人工智能、机器学
习或其他数据科学技术的产
品和服务所涉及的道德陷阱
有哪些,你能毫不迟疑地说
出来吗?如果你做不到,那
么这本书恰好适合你。
我在十多年前就认识了
大卫·马滕斯(David
Martens)。他是一位建树
颇丰的学者,因数据科学研
究而屡获殊荣,他也是一位
经验丰富的实践者,曾建立
多家基于数据科学的公司。
不过他让我印象最深刻的是
他培养了许多优秀的学生。
看到他的学生一个个出类拔
萃、卓有建树,我们有必要
仔细看看这位教授的过人之
处。大卫将其对数据科学的
深刻理解和丰富的实践经验
结合在一起,为学生和读者
提供了一个健康而真实的视
角,让他们真正了解数据科
学最重要的精髓所在。
这种学术专业知识和实
践经验的结合填补了一个重
要的空白。
关于数据科学和伦理学
的著作通常分为两大类。第
一类是学术文章,主要是为
其他学习者而写的。虽然我
自己也写,但我一般不向开
展实践活动的学生推荐学术
性文章,因为这类文章很少
包含直接的实践经验,社会
从业者也常常看不这些文章
。另一大类是大众媒体中关
于数据科学和伦理学冲突碰
撞的文章。然而,这些作品
缺乏坚实的数据科学基础,
往往只是为了哗众取宠,“
干货”并不多。
大卫的书填补了这两类
作品间的空白。本书将实际
相关的例子与坚实的数据科
学基础有机结合。我最喜欢
的是本书中收集的现实世界
的真实小故事,每个故事都
生动阐述了商业(或政府)
的道德问题。这些小故事揭
示了各种道德陷阱。当我们
将数据科学技术应用于我们
的工作中时,应该注意避开
这些陷阱。
有些故事我们已经听过
,比如图像分类器将人标示
为大猩猩;零售商根据数据
预测,对可能怀孕的人设计
销售策略;还有人别有用心
地利用获得的数据,干扰人
们的选举活动。然而,我们
中有多少人仔细思考过这些
案例所揭示的实际道德问题
(这是我们应该做的)?
大卫为我们整理了这些
问题,并启发我们更认真地
思考这些问题。他充分利用
现在广为人知的数据科学流
程展开论述。数据科学实践
包括:获取数据、(预)处
理数据、分析数据、对数据
进行建模、评估结果,然后
使用模型或结果学习知识、
支持论点或做决策。根据以
上步骤将伦理问题分开论述
,可以使原本令人生畏的一
系列潜在伦理陷阱变得有章
可循。
老实说,没有一本书能
让我们成为专家。但我们也
不能只是希望别人为我们解
决问题。例如,我们的律师
也许能够帮助我们处理法律
和声誉问题,但恪守道德不
是简单地遵守法律或维护名
誉。我们都要成长,变成善
做正确事情的好学生。
伟大的老师可以让学生
一生受益无穷,而大卫老师
便是这么一位伟大的老师。
福斯特·普罗沃斯特
(Foster Provost)
2021年于美国纽约
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更新时间:2025/3/16 0:47:22