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伦理考虑研究中的数据
研究人员是否知道道德考虑因素以及何时将其应用于研究？本文使用二级数据源来描述数据编辑学科和原则的各个方面，并以道德考虑在定性和定量研究方法中研究研究中的编辑数据。通过过去的研究，研究的道德亚结构包含三个层面的维度：哲学，实践和反思性。数据编辑过程探索和审查数据，以确保一致性，错误和异常值和纠正错误，以提高收集到的数据的质量，准确性和充分性，从而使其更适合于收集数据的目的，例如检测到数据持续数字的字段数量和误差。数据编辑过程基于逻辑，常识和遵守书面程序或编辑指南，针对院士，政策制定者和研究人员的未来研究人员。
人工智能道德框架现状
● 算法决策缺乏透明度 ● 不法分子利用人工智能做坏事 ● 人工智能系统容易被篡改和出现数据安全问题 ● 系统容易受到偏见 ● 法律跟不上技术的发展 ● 我如何真正信任这些系统？
自动威胁检测，反应和道德挑战
1。Introduction................................................................................................. 1
情境问责：应用人工智能的伦理原则、认证标准和解释方法
鉴于人工智能开发人员在确保人工智能系统、其成果和此类系统用户的责任方面发挥着重要作用，我们需要他们采取负责任、合乎道德和负责任的方法。因此，我们建议这些参与者参与旨在产生负责任的人工智能设计和使用的政策制定过程。根据我们的实证研究结果，我们提出了几项建议，以弥补当前在追求负责任的人工智能时将道德原则、认证标准和解释方法作为问责机制所发现的缺陷。我们希望这些建议能够有助于讨论如何在实践中确保问责制，同时兼顾开发人员、研究人员和公众的观点。
教育伦理人工智能研究所
为了加强教育领域人工智能的道德框架，该研究所鼓励政府和民间社会积极采取措施，确保学习者、教育工作者和社会所有成员对人工智能及其道德影响有深入的了解。知情的用户将能够更好地充分利用人工智能，同时认真防范其风险，尽管教育领域人工智能的道德框架并不要求事先了解人工智能，但对人工智能的深入了解将有助于明智地使用该框架。许多国家已经在实现这一目标方面取得了进展。例如，英国的人工智能路线图敦促政府致力于实现人工智能和数据素养的雄心勃勃的目标。
支持 Timnit Gebru 和谷歌的道德人工智能团队
对 Timnit Gebru 和 Google 道德 AI 团队的支持 过去三年来，加州大学伯克利分校的 AFOG 受益于 Google 道德 AI 团队的几位成员参加我们的工作组会议和研讨会。最近，该团队的联合负责人 Timnit Gebru 博士因要求在她和她的团队成员进行的研究的内部审查过程中提高透明度和程序公平性而被解雇。AFOG 小组的成员研究数字技术在社会中的作用，并寻求建立更好、更公平的系统的方法。数十年来的技术史研究表明，技术不可避免地具有政治性。它们以独特的方式构建和调解人与人之间的关系。虽然数字技术具有巨大的潜在效益，但总有缺点、风险和危害需要考虑。这些风险并非均匀分布，而是经常遵循现有权力等级制度。根据我们在此领域的研究，我们了解到：
使用普适数据进行研究的伦理指南
1 普适数据这一术语旨在指通过在线服务收集的有关人员的数据（用户贡献、观察、获取或推断），无论这些数据在多大程度上是公开的、汇总的或可能导致识别个人。普适数据可能包括文本、图像、视频、生物特征信息、有关数据主体行为的信息（购买、财务状况、媒体消费、搜索历史、医疗状况、位置等）以及构成个人数字足迹的其他信息。在线服务可能包括整个技术堆栈/技术基础设施中的各种信息技术，包括但不限于基于 Web 的监控工具、内容交付网络、区块链技术、数字劳动力平台、教育技术、物联网设备、联网汽车、可穿戴设备、移动传感器、数据代理、流媒体服务、搜索引擎、在线市场、社交媒体平台和人工智能系统。 “普适数据”这一术语源自美国国家科学基金会资助奖编号 1144934 下开展的研究（https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1144934）。2 例如，请参阅 Michael Zimmer 的《解决大数据研究伦理中的概念差距：情境完整性的应用》，《社交媒体+社会》4，第 2 期（2018 年），https://doi.org/10.1177/2056305118768300；aline shakti franzke 等人的《互联网研究：道德准则 3.0》，互联网研究人员协会（2020 年），https://aoir.org/reports/ethics3.pdf。3 本征求意见稿中所述的道德和隐私准则侧重于数据从在线服务提供商流向在线服务提供商之外的独立研究人员，这些研究人员通常隶属于学术或非营利机构。 4 数据中介机构旨在描述一个独立的实体，其专门为促进研究人员和在线服务提供商之间根据商业或非商业协议进行数据访问和共享而运营，或评估
使用普遍数据的研究指南
2025年1月15日撰写：纳粹·安迪比（Nazanin Andalibi）（密歇根大学），大卫·丹克斯（加利福尼亚大学，圣地亚哥分校），海莉·格里芬（Haley Griffin），海莉·格里芬（计算机研究协会），玛丽·卢·马赫（Mary Lou Maher）（计算机研究协会），杰西卡·麦克莱恩（JESSICA MCCLEARN（GOOGLE），Google）健康），凯蒂·西克（Katie Siek）（印第安纳大学），塔米·托斯科斯（Tammy Toscos）（Parkview Health），Helen V. Wright（计算研究协会）和Pamela Wisniewski（Vanderbilt University）此反应来自计算机研究协会（CRA）的计算社区联合会（CCC）（CCC）和CRA-Industry（CRA-Industry）。CRA是近250个北美计算机研究组织的协会，包括学术和工业，以及来自六个专业计算社会的合作伙伴。CCC的任务是CRA的小组委员会，是为了追求创新的，高影响力的计算研究，与紧迫的国家和全球挑战保持一致。CRA的另一个小组委员会CRA-I的使命是召集行业合作伙伴计算共同利益的研究主题，并将其与CRA的学术和政府选民联系起来，以促进共同利益和改善社会成果。请注意，本材料中表达的任何意见，发现，结论或建议是作者的意见，不一定反映了作者隶属关系的观点。下面我们回答了提出评论请求的问题1-9、11和13-14。
十字路口的密码学：道德责任，Cypherpunk运动和机构
密码学长期以来一直是确保通信和保护隐私的工具。但是，其作用超出了技术实施，以涵盖重要的政治和道德方面。由埃里克·休斯（Eric Hughes）于1993年撰写的Cypherpunk宣言[7]，强调了加密和拥护者的继承性政治本质，以此作为确保隐私和个人自由的一种手段。同样，菲利普·罗加威（Phillip Rogaway）的[10]工作强调了密码学家的道德责任，尤其是在大规模监视和社会影响的背景下。从根本上讲，密码学可以看作是“武装”群众保护自己的群众的一种手段。1993年的宣言和罗加威的作品强调了两个要点：不信任政府和保护集体数据。这种观点在戴维·乔姆（David Chaum）的思想中得到了回应，他提出了一个依靠强大加密来保护隐私的交易模型。尽管这些想法首次阐明了40多年，但保护社会免受信息滥用的梦想仍然很遥远。Chaum警告：