推特首席执行官杰克·多尔西就是最近采访了-通过Twitter,自然地-由Recode的卡拉·斯威舍,并令人惊讶地坦率他的公司的“巨大失败”。斯威舍就推特在“科技责任”方面的记录,以及作为硅谷的领导者,该公司应该在解决多样性、骚扰和假新闻等问题上做得更多的想法,向他施压。

多尔西承认推特应该做得更好,给公司的表现打分为“C”(斯威舍反驳说,在她看来是“F”)。多尔西的诚实令人耳目一新,但他肯定不是唯一面临这种困境的高管。虽然它们的细微差别可能不同,但在今天这个时代,确保更多的道德实践是几乎每个组织最关心的问题。

鉴于数据访问和分析的普及,为许多公司灌输一套更好的道德准则,首先要确保负责任地收集和使用信息。

看看这个DataScience.com的文章,该书概述了各种行业团体和利益相关者如何应对这一挑战。

数据科学中的希波克拉底誓言就是这样一种方法。为数据科学家和其他与数据密切合作的人建立行为准则的想法,在彭博2017年的“数据良好交流”(data for Good Exchange)中得到了探索,这个话题在去年的活动中也成为了突出话题(看看这个)顶贴获取更多2018年D4GX外卖)。

另一种想法是,通过开发能够负责地收集、共享和分析数据的工具,试图解决技术本身内部的伦理和法律问题。

另一种方法是关注工作场所的多样性,特别关注开发人工智能(AI)技术和其他先进应用的群体。《华尔街日报》记者Sue Shellenbarger报道最近的一篇文章探讨了许多公司是如何通过招募更多女性和少数族裔为自己的开发团队工作,来解决有偏见的算法问题。正如她所说,“在办公室,人工智能并不总是足够智能,”雇佣更多样化的员工可能有助于解决固有的算法偏见和相关问题。

确保更大的技术责任不仅仅是管理层的任务。作为对每天产生的大量数据做出贡献并从中受益的个人,我们都在决定这些信息的道德使用方面发挥着作用。

引用DataScience.com那篇文章的作者的话,“我们不仅应该在学术会议、技术和伦理课程上进行(关于技术和伦理的)对话,而且应该在餐桌上,在任何地方。”