何为数据伦理学

本主题力图将数据伦理学作为伦理学的一个新分支,并将其予以完善。数据伦理学研究和评估与数据(包括数据的生产、记录、典藏、处理、传播、分享和使用)、算法(包括人工智能、智能体、机器学习和机器人)以及相应的实践(包括负责任的创新、编程、黑客行为和专业代码)相关的道德问题,其旨在系统阐述和证明道德层面上善的解决方法(譬如正确的行为或正确的价值)。数据伦理学虽然是基于计算机和信息伦理学而建,但其是通过将伦理探究的抽象等级从以信息为中心转换为以数据为中心的方式,而对该研究领域现有的被认可研究路径予以改善。这种转换将焦点带到了各种数据的不同道德维度,甚至还包括那些从未直接转变为能被用于支持行动或产生行为的数据。数据伦理学主要聚焦于对计算操作(硬件、软件和数据之间的交互)的内容和本质的伦理分析,而非聚焦于使得硬件、软件和数据成为可能的各种数字技术的伦理分析。且数据伦理学着重于由数据科学所呈现的伦理挑战的复杂性。鉴于这种复杂性,数据伦理学应从作为一种能包罗万象的、框架式的宏观伦理学开始,即,在一个始终如一的、整体的以及涵盖一切的框架之内,能避免狭义的、特定方式且能应对数据科学及其应用的伦理冲击和伦理影响。仅当数据伦理学作为一个宏观伦理学时,才能为我们的社会、我们所有人以及我们的环境,提供能使数据科学发挥最大价值的解决之道。