[论文解读] Data-Driven Dystopia: an uninterrupted breach of ethics

Shreyansh Padarha|arXiv (Cornell University)|May 13, 2023

Ethics and Social Impacts of AI被引用 4

一句话总结

本文探讨了现代社会中无节制的数据收集与算法系统所带来的伦理影响，认为企业大规模滥用数据的行为持续构成对隐私与公平的侵犯。文章批判了‘数学毁灭武器’——即强化系统性不平等的偏见人工智能模型——并呼吁加强企业问责与伦理数据治理，以保护个人权利并确保人工智能的负责任部署。

ABSTRACT

This article discusses the risks and complexities associated with the exponential rise in data and the misuse of data by large corporations. The article presents instances of data breaches and data harvesting practices that violate user privacy. It also explores the concept of "Weapons Of Math Destruction" (WMDs), which refers to big data models that perpetuate inequality and discrimination. The article highlights the need for companies to take responsibility for safeguarding user information and the ethical use of data models, AI, and ML. The article also emphasises the significance of data privacy for individuals in their daily lives and the need for a more conscious and responsible approach towards data management.

研究动机与目标

• 分析大型企业日益严重的数据泄露与不道德数据实践趋势。
• 阐明数据驱动系统如何通过“数学毁灭武器”（WMDs）加剧歧视。
• 强调在人工智能与机器学习模型开发中履行伦理责任的紧迫需求。
• 倡导更强的数据隐私保护措施以及日常生活中更具意识的数据管理实践。
• 呼吁在用户数据与算法公平性方面实现企业问责制的系统性变革。

提出的方法

• 分析违反用户隐私的真实世界数据泄露与数据采集案例。
• 运用“数学毁灭武器”概念，说明偏见算法如何强化社会与经济不平等。
• 审视大型企业在缺乏知情同意或透明度的情况下对个人数据的滥用。
• 结合计算机科学与社会伦理原则，评估数据驱动系统中的风险。
• 提出基于问责制、透明度与用户自主权的伦理数据治理框架。

实验结果

研究问题

• RQ1 大型企业如何通过数据采集与滥用系统性地侵犯用户隐私？
• RQ2 大型数据模型在何种方式下作为‘数学毁灭武器’来持续加剧歧视与不平等？
• RQ3 企业在保护用户数据与确保人工智能系统公平性方面承担何种伦理责任？
• RQ4 个人与机构如何发展更具意识与责任感的数据管理方法？
• RQ5 为防止数据驱动技术中持续出现伦理违规，需要哪些系统性变革？

主要发现

• 数据泄露与不道德数据实践已成为对个人隐私持续且不断加剧的威胁。
• ‘数学毁灭武器’的兴起表明，算法系统可能内嵌并放大社会偏见。
• 大型企业往往缺乏充分监管，导致个人数据被无节制地滥用。
• 当前的数据治理模式未能确保人工智能与机器学习应用中的透明度、问责制或公平性。
• 亟需建立伦理框架与制度性改革，使数据实践与人权及社会公平相一致。