我们的道德规范帮助我们在工作中辨别是非, 我们所做的决定以及我们对影响我们生活的机构的期望. 对自己负责, 大多数行业都遵循道德准则, 从医学和生物科学到新闻和政府. 我们可以看到，特别是在公共部门，数据正在成为创新的关键焦点. 这就带来了十大网博靠谱平台如何共享数据的数据伦理探索, 由所有关注数据的人收集和使用.
为什么我们需要数据伦理?
在过去的十年里，我们看到了数据使用的增加, 不仅影响组织，也影响我们的社区. 收集数据的新技术和机制日益成为我们生活的一部分, 从机器学习到机器人, 为智能设备提供自动化服务. 这一令人兴奋的创新带来了广泛的好处, 从管理健康治疗到更轻松地导航世界.
与所有形式的创新一样，我们需要考虑对社会的影响, 通过这些实践，我们可以建立信任和跨行业的共享工作方式，真正以人为本. 定义这些道德规范还鼓励负责任的创新和数据空间的更强多样性.
数据伦理与你
个人数据货币化的问题, 数据源造成的偏见和数据代表性不足的影响变得普遍, 作为提高数据素养的一部分，越来越需要广泛地提供道德培训.
例如, 我们知道，只收集和分享某些人群的数据会对其他人不利. 因为你如何为每个人设计一个城市空间, 当收集到的唯一数据是白人中产阶级男性企业主如何使用当地设施时? 社会上其他人的代表性不足是一个大问题.
但它并不止于此. 在收集和使用非个人资料时也必须考虑道德问题. 我们在贫困社区没有公布公交车站位置所造成的问题中就看到了这一点. 这意味着居住在这些地区的人们可能无法享受到智能手机地图应用程序的好处, 再一次加剧了现有的不平等.
这些例子只是数据伦理每天影响普通人的两种方式, 因此，重要的是要确保我们尽一切努力防止负面影响. 我们需要对数据伦理采取持续改进和发展的方法，并将来自不同背景和学科的社区聚集在一起，包括开发人员, 用户, 顾客与市民. 我们不希望数据伦理成为障碍——我们希望它成为设计服务的推动者, 以最好的方式利用技术和地点.
数据伦理框架
虽然有许多可用的和正在开发的道德框架, 它们通常包括类似的指导. 这些要点通常侧重于确保任何数据的收集和使用都是公平的，并且是为了特定的目的而收集的. 这些框架还旨在确保管理个人数据的组织对其流程公开, 政策和用途.
需要制定以人民和社会的最大利益为核心的道德框架. 我们认为，框架还应涵盖不涉及个人数据的领域, 包括十大网博靠谱平台数据处理的指导, 比如它的收藏, 共享和使用(我们正在考虑设计模型和算法). 他们还应该考虑隐私和用户控制之外的问题，比如设计中的偏见和强化不平等或刻板印象的做法.
正在进行的谈话
帮助我们认真思考数据伦理, 组织必须在开放的环境下工作，并分享我们在与真实的人接触时可以讨论和发展的例子. 好的例子告诉我们，道德问题并不简单, 它们是多方面的，通常没有唯一的正确答案.
我们希望看到数据伦理在我们讨论不同开发者社区的意见和观点时继续发展, 用户, 顾客与市民, 我们总是很乐意和你讨论在责任中使用数据, 公平和赋权的方式.
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