python数据分析——大数据伦理风险分析

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前言

随着大数据技术的不断发展，人们在数据采集、存储、处理和应用中面临着越来越多的伦理风险。这些风险可能会对个人隐私、社会公平、人工智能决策的公正性等方面产生影响。

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一、大数据伦理

大数据行业是现代科技发展的产物,大数据伦理是现代科技伦理的组成部分
人的理性的发展,促进科技进步,由此产生工具理性或者科技理性的观念。
但是若不对科技发展进行必要的规制,科技发展在取得成就的同时,也会损害社会整体利益,损害人类未来福祉。
所谓大数据伦理是在大数据技术创新、大数据科学研究和大数据运用中产生的思想和行为准则。大数据伦理要求,大数据技术创新、科学研究以及大数据成果只能有益于或者最大限度地有益于人、社会和环境,而不能损害人、社会和环境,应当最大限度地降低大数据应用中产生的负面影响。

二、大数据技术伦理风险

(一)算法安全性、可信赖性及稳定性风险及其应对

1. 算法风险的表现。其一,算法存在泄露风险。其二,可信赖性风险。其三,算法随时可用性。其四，算法漏洞产生的危害后果。
2. 算法风险的危害。给算法所有者和使用者造成损失;对其可靠性带来挑战;产生的人身损害,却无法适用现有法律追责机制。
3. 算法风险的应对。加强算法保密性，防止泄漏风险；完善应急系统，提高可靠性;加强风险提示,提高算法可解释性和可追责性。

(二)算法的可解释性风险及其应对

1. 算法可解释性风险的内容。人类对算法的安全感、信赖感、认同度取决于算法的透明性和可理解性;算法的复杂性和专业性,加剧算法消费者、算法设计者、使用者之间的信息不对称;人工智能算法的涌现性和自主性,设计者难以通过行为原则判断和道德代码嵌入来保证算法的“善”。
2. 算法可解释性风险的损害。损害算法消费者的知情权利益，模糊主体责任，造成可问责性的困难。
3. 算法可解释性风险的应对。算法解释要求权,即被自动决策的人应该具有适当的保护，要求获取数据主体的特别信息，表达自己观点，获得人类干预，由权获得评估决定的解释,并质疑决定的合理性。

(三)算法的决策不可预见性风险及其应对

1. 算法决策的困境主要表现在算法结果的不可预见性。
2. 算法可以超越人类的有限认识,计算大量的可能性,尝试人类以前从未考虑的解决方案。因此,研发者无法预见其所研发的产品做出的决策以及产生的效果。
3. 应对方案。需要提高算法的可解释性,为确保在算法决策产生无法判断后果的情况下立即终止系统，引入算法终结机制。

(四)数据收集与储存中的泄漏风险及其应对

1. 大数据容易受到攻击。开放的网络环境、复杂的数据应用和众多的用户访问,都使得大数据在保密性、完整性、可用性等方面面临更大的挑战。
2. 个人信息泄漏风险增加。在对大数据多源数据进行综合分析,可以挖掘出更多的个人信息,加剧了个人信息泄露的风险。"匿名化”的可信度?
3. 大数据技技术安全漏洞,导致数据泄露、伪造和失真等问题。

案例：某大型电商平台内部员工涉嫌窃取50亿条用户数据

2017年3月,某大型电商平台协助公安部破获的一起特大窃取贩卖公民个人信息案,其主要犯罪嫌疑人乃该大型电商平台内部员工。该员工2016年6月底才入职尚处于试用期,即盗取涉及交通、物流、医疗、社交、银行等个人信息50亿条,通过各种方式在网络黑市贩卖。

三、 大数据应用中的伦理风险

(一)算法歧视

算法歧视,是指在看似没有恶意的程序设计中,由于算法的设计者或开发人员对事物的认知存在某种偏见,或者算法执行时使用了带有偏见的数据集等原因造成该算法产生带有歧视性的结果。诸如身份歧视、就业歧视、教育歧视、刑事司法歧视等。
算法歧视主要分为“人为造成的歧视”、“数据驱动的歧视”与“机器自我学习造成的歧视”三种类别。

（二)算法滥用

算法滥用是指人们利用算法进行分析、决策、协调、组织等一系列活动中,其使用目的、使用方式、使用范围等出现偏差并引发不良影响的情况。

1. 利用算法对用户进行不良诱导。娱乐平台利用算法诱导用户进行娱乐或信息消费,导致用户沉迷;算法内容推荐,不断强化用户自己想看的世界,产生“信息茧房”。
2. 过度依赖算法。算法使用者盲目相信算法,因算法的缺陷而产生严重后果。例如医疗误诊导致医疗事故、治安和犯罪误判导致的安全问题等。
3. 利用大数据开展不正当竞争。利用大数据技术窃取用户信息、知识产权信息等。

(三)数据垄断

数据是一种重要资源。不同科技企业的数据资源储备量有着显著差异。大型互联网企业掌握大量数据,拒绝数据分享,造成企业间的数据难以互通,形成数据垄断。
数据垄断是一种不正当竞争方式。某些互联网巨头利用数据资源优势,拒绝数据开放共享,挤压竞争者的生存空间,获得垄断利益。

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总结

我们需要在设计和使用大数据系统时考虑到伦理问题，确保我们对数据和算法的使用是公正和透明的，同时保护个人隐私和权利。需要制定适当的政策和法规，规范大数据技术的使用，加强教育和公众信任，以确保大数据系统的安全和透明性。