--- schema_version: "library-reader-v1" source_type: "original_book" title: "人工智能伦理" author: null edition: null publisher: null year: null isbn: "9787302596622" library_document_id: "4f33a8d5-185f-4dd7-8093-04a4119470cb" source_sha256: "fcd3c9683d64b90a0f86208e72b703029dcf8f67d635958e09e34a63875b4472" pdf_physical_page_count: 1800 pdf_physical_page_index_base: 0 range_start: 520 range_count: 10 html_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/4f33a8d5-185f-4dd7-8093-04a4119470cb?start=520&limit=10" markdown_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/4f33a8d5-185f-4dd7-8093-04a4119470cb.md?start=520&limit=10" previous_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/4f33a8d5-185f-4dd7-8093-04a4119470cb.md?start=510&limit=10" next_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/4f33a8d5-185f-4dd7-8093-04a4119470cb.md?start=530&limit=10" --- # 人工智能伦理 > 页码规则：PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX 是从 0 开始的权威文件物理页索引；PRINTED_PAGE 是页面中识别出的印刷页码，可能为空，二者不得混用。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=520 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 对国家来说，大数据是一种基础战略资源。例如，在国家统一部署、建设、管理之下的一些大数据服务中心，实时收集、汇总、分析来自于省市县三级的地方数据，为宏观经济的调控提供坚实的数据支撑。国家利用大数据来了解舆情或市场供需，并基于这些真实状态对社会问题或市场运作进行一些有建设性的指导或预测，这样的大数据应用是正能量的、高效率的，应该得到鼓励和支持。例如，根据今年蔬菜粮食市场的现状对明年的需求规模和数量分布进行预测，将极大地降低农业生产的盲目性，最大限度地发挥劳动力的价值和减少产量过剩带来的不必要的损失。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=521 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=522 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 图2.19 大数据分析有助于市场经济的秩序化，提高国家政策的执行效率 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=523 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 5c informationa idenbiby act government dividuals data privacy lncabion people policy right secreb protection no private dowinternet ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=524 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 图2.20 有关隐私的词云 大数据本身并没有什么善恶之分，所谓的善恶在于收集大数据的方式方法，以及利用这些大数据所做的事情是否触犯了道德伦理。如果用户不愿意透露个人信息，大数据公司是否愿意为这类用户提供服务？现实答案基本是否定的。大数据公司以身份验证为由，或多或少地获取到用户的邮件地址、联系电话、社交账号等信息。这是一个灰色的诉求，不能说完全没有合理性，大数据公司出于避免恶意注册、减少网络攻击这些合情合理的目的为自己辩解，这些大数据的收集是不得已而为之。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=525 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=526 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 图2.21 重要数据是国家的战略资源，确保它们以及个人隐私处于有效保护和合法利用的状态是“数据安全”的含义 问题归根结底是什么样的机构单位有权力存储和有责任保护这些大数据，同时监管对大数据的合理合法的分析和应用，确保数据无泄露的前提下充分地挖掘它们的价值。例如，工业、能源、经济、金融、国安、资源等与国家战略相关的数据应该由国家机构统一管控。 以新闻推荐来说，它在某种程度可以影响和控制用户的情绪、政治倾向、道德观念等。越来越多的案例（例如英国公投、美国大选等）表明，自然语言处理技术选择或者生成含有舆论导向的新闻，通过社交媒体的传播和强化，可以形成多么强大的舆情力量。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=527 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=528 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 图2.22 通过政策和技术保障网络时代的数字资源被合理地开发和利用，而不是让其沦为私人金矿，只为少数人带来惊人的财富 对于个人数据的采集者、分析者、运营者、服务者，不仅要有法律法规约束，也应有一些技术约束来保证个体的知情权。例如，当那些不被用户允许触碰或滥用的个人数据遭到侵犯时，系统会留下不可篡改的痕迹，以便及时通知受害者，并作为数据泄露的确凿证据。 例2.10 《电信和互联网行业数据安全治理白皮书（2020年）》中对“数据治理”下了明确的定义。“与国外数据治理大多率先在企业层面成功实践不同，国内对数据治理的研究更多站位国家治理、公共管理，即数据不仅仅是组织（或企业）的资产，更是国家的一种基础战略资源；数据治理主体不仅仅局限于企业，政府、市场、社会及个人也是重要主体，且治理实践不仅要依靠框架、模型和技术，还应结合政策、法律、教育、道德伦理等方法和手段，包括治理主体之间的统筹协调；数据治理目的不仅仅是确保数据的高效合理利用及企业的价值实现，更是为了提升国家治理能力和政府公共管理能力，即数据治理是国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分，影响着经济调节、市场经济、社会管理、公共服务等多个领域，关联着人才、资本、知识等各类要素，是一项系统性工作。 “数据治理是多元治理主体以数据生产要素为对象，以释放数据价值为目标，以守住数据安全为底线，以建立健全数据全生命周期秩序规则为核心，以推动数据有序管理和流转为主要活动，以强化数据管理技术手段为支撑的一系列活动，具有综合性、复杂性和长期性等特征。” ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=529 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 《中国产业数字化报告2020》点明，“产业数字化是指在新一代数字科技支撑和引领下，以数据为关键要素，以价值释放为核心，以数据赋能为主线，对产业链上下游的全要素进行数字化升级、转型和再造的过程”。在这个过程中，宏观层面（国家）、中观层面（产业）和微观层面（企业）都将面临数字化的挑战，最终要形成一个从宏观到微观的“数据治理”系统。 2.1.1 数据共享 数据作为一种特殊的、可复用的基础资源，可以从分析、应用中产生衍生价值，所以在保证数据安全的前提下共享数据可以极大地发挥数据的作用，促进科技进步和经济发展。随着私有数据的商品化趋势，有偿数据共享（data sharing）有望成为一种新的数据交流方式。 下一段：[继续读取](https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/4f33a8d5-185f-4dd7-8093-04a4119470cb.md?start=530&limit=10)