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隐私漏洞案件，这主要是因为与数据的匿名和存储有关的问题。算法偏见：决策系统中的算法偏见为现有不公正提供了很大的空间。最近进行的许多研究反映了有偏见算法的强烈影响，尤其是在诸如正义和招聘等敏感领域内应用时。缺乏透明度：许多算法用作“黑匣子”。用户和利益相关者由于缺乏从这种算法做出的决定所涉及的透明度而感到困惑。缺乏透明度会增加对自动化系统的不信任。问责制挑战算法失败的问责制是一个复杂的问题。在这种情况下，有许多利益相关者或实体负责。但是，如果发生不希望的事情，很难指出谁应该指责。进一步的研究需要数据科学伦理继续发展，并且需要持续的研究来确定新兴的道德问题，因为新技术和方法正在开发中。跨学科解决方案
数据科学中的道德考虑：评论
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