机构名称：
¥ 1.0
摘要本文研究了大数据驱动算法的决策中完整性的问题。大数据是指对于传统处理方法而无法有效处理的数据集。数据驱动的算法通常依靠历史数据来做出预测，但是当这些数据偏见时，结果会同样偏斜。在大数据实践中对功利主义方法的依赖；优先考虑大多数人的效率和统计结果，风险通过忽视个人自主权，尊严和人类经验的复杂性来损害个人完整性。是在此基础上，本文使用伯纳德·威廉姆斯（Bernard Williams）的诚信概念作为理论框架，研究了功利主义在大数据和算法决策中的道德意义。本文认为，通过大数据最大化效用的功利主义理由通常会导致个人正直的侵蚀，尤其是当个人被视为终结手段时。通过评估和概念分析方法，本文提倡对大数据实践进行道德重新评估，并提出威廉姆斯对诚信的见解应指导发展更具道德责任的技术，以保留个人和道德真实性。
大数据和功利主义的完整性：伯纳德的反应
主要关键词
相关文件推荐
