人工智能伦理 00:概览

墨尔本大学 COMP90087 课程笔记

Posted by YEY on June 1, 2021

Module 00 概览

1. 六种伦理问题

  • Inconclusive evidence (不确定的证据)
    • 起因:
      • Incomplete data sets (不完整的数据集)
      • Data sets with structural inequalities (存在结构性不平等的数据集)
    • 影响:
      • Erroneous actionable insights (错误的可操作见解)
  • Inscrutable evidence (难以理解的证据)
    • 起因:
      • Lack of appropriate tools for transparency (缺乏适当的透明度工具)
      • Cognitive impossibility of interpretation (解释的认知不可能)
    • 影响:
      • Erroneous actionable insights (错误的可操作见解)
      • Shirk responsbility (推卸责任)
  • Misguided evidence (被误导的证据)
    • 起因:
      • Use of unsuitable features/variables (使用不合适的特征/变量)
      • Use of model in different context (在不同的上下文中使用模型)
    • 影响:
      • Biased algorithms (带偏见的算法)
  • Unfair outcomes (不公平的结果)
    • 起因:
      • Inconclusive or misguided evidence (不确定或误导的证据)
    • 缓解方法:
      • Third-party auditing (第三方审核)
      • Collaborative community-based design (基于社区的协作设计)
  • Transformative effects (变革效应)
    • 起因:
      • Users’ limited understanding of algorithms (用户对算法的理解有限)
      • Choices constrained by algorithms (受算法约束的选择)
      • Insufficient recourse (追索权不足)
    • 影响:
      • Reduction in human autonomy (减少人类自主权)
  • Traceability (可追溯性)
    • 起因:
      • Lack of transparency, explainability, and accountability (缺乏透明度、可解释性和问责制)
    • 影响:
      • Lack of moral responsbility (缺乏道德责任感)
      • “Agency laundering” (“机构洗钱”)

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