关注数据滥用的影响？了解如何参与 USF 应用数据伦理中心 (CADE)

CADE 成立三个月后，了解我们的工作进展以及您如何参与。
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作者

Rachel Thomas

发布日期

2019年11月4日

一种应用于超过2亿患者的算法更有可能为相对健康的白人患者推荐额外的医疗保健，而不是病情更重的黑人患者（《Science》杂志上的论文和新闻报道）。研究发现，俄罗斯通过73个Facebook页面在6个非洲国家进行影响力行动，其中许多页面伪装成本地新闻来源，并且还涉及WhatsApp和Telegram（斯坦福互联网观察站的论文和新闻报道）。一位原住民长者透露，SideWalk Labs（一家Alphabet/谷歌公司）进行的原住民咨询是“空洞且象征性的”，咨询中产生的14项建议没有一项被纳入SideWalk Labs长达1500页的报告中，尽管该报告多次提及了原住民咨询。所有这些事件都发生在过去的一周，就在同一周，Alphabet董事会前主席Eric Schmidt抱怨人们没有必要“大喊大叫”地谈论偏见问题。数据滥用问题，包括偏见、监控和虚假信息，仍然是紧迫且普遍存在的。对于居住在旧金山湾区的朋友，11月16日至17日由USF 应用数据伦理中心 (CADE) 主办的技术政策研讨会（在此注册）将是学习和参与这些问题的绝佳机会（会议将录制并稍后在线分享）。对于居住在其他地方的朋友，我们现在有几段视频和新闻文章可供观看和阅读！

参加活动

Exploratorium After Dark: 事实真相

我将于11月7日（周四）在 Exploratorium After Dark（仅限成人参加的晚间活动）发表演讲，主题是虚假信息：我们面临的威胁远不止“假新闻”。活动时间是晚上6点到10点（我的演讲时间是晚上8点半），许多其他展览听起来也很有趣。详情和门票在此。

11月16-17日在旧金山举办的技术政策研讨会，演讲嘉宾阵容强大

系统性问题，例如日益增长的监控、虚假信息的传播、令人担忧的预测性警务应用，以及不公正偏见的放大，都需要系统性的解决方案。我们希望促进技术界和政策界人士之间的合作，并向技术从业者强调政策干预在解决伦理问题中的必要性。

USF 应用数据伦理中心 技术政策研讨会
日期：11月16-17日，上午9点至下午5点半
地点：McLaren Conference Center，2130 Fulton Street，旧金山，CA 94117
包含早餐、午餐和点心
详情：https://www.sfdatainstitute.org/
在此注册
欢迎任何对数据滥用对社会的影响以及和政策的交叉领域感兴趣的人士参加！

我们技术政策研讨会的部分优秀演讲嘉宾。

关于我们春季数据伦理课程的信息发布会

我将于1月27日至3月9日（2月17日停课一次）在市中心教授一门数据伦理入门课程，时间是每周一晚上。本课程面向在职专业人士。欢迎参加11月12日的信息发布会了解更多详情。

我们的数据伦理研讨会视频

今年秋季，我们的数据伦理研讨会邀请了3位杰出的演讲嘉宾：Deborah Raji、Ali Alkhatib 和 Brian Brackeen。

Deborah Raji 带来了一场极具影响力的首场研讨会，开场白是：“人工智能伦理和问责工作具有紧迫性，因为目前正有真实的人们受到影响。”不幸的是，在现实世界中进行有意义的机器学习与学术界所鼓励的方向有所不同。她以与Joy Buolamwini合作进行的GenderShades项目为例，分享了如何设计研究以实现具体的实际影响。GenderShades 已被多项与面部识别使用相关的诉讼、禁令、联邦法案和州法案引用。

Ali Alkhatib 带来了一场精彩的研讨会，探讨如何运用源自社会科学的视角和框架来理解技术领域的问题：“我们所做的每件事都置身于文化和历史背景之中。如果我们认真对待伦理和正义，就需要认真理解这些历史。”

Brian Brackeen 分享了他创立一家面部识别初创公司的经验、面部识别中的种族偏见问题，以及他目前资助科技领域代表性不足创始人的工作。他的演讲结束后，我们进行了炉边谈话和热烈的问答环节。不幸的是，由于与摄影师的协调问题，我们没有他的演讲录音。我鼓励您在推特上关注Brian，阅读他在TechCrunch上关于他为何拒绝向执法部门出售面部识别技术的有影响力的观点文章，并观看他参加的这段先前的讨论会。

所有这些活动都向公众开放，我们将在春季举办更多研讨会。要随时了解活动信息，请加入我们的邮件列表

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最后，我想分享我最近做的一个题为“深入探讨算法偏见”的演讲。通过一系列案例研究，我阐述了不同类型的偏见来源不同（因此需要不同的方法来减轻偏见），驳斥了一些关于偏见的误解，并分享了一些解决方案的步骤。

申请我们的数据伦理研究员职位

我们为从事应用数据伦理问题研究的人员提供全职研究员职位，特别侧重于具有直接实际影响的工作。申请将于2019年11月1日后开始评审，入职时间为2020年1月或6月。我们欢迎来自任何学科的申请人（包括但不限于计算机科学、统计学、法律、社会科学、历史、媒体研究、政治学、公共政策、商业等）。我们正在寻找在数据伦理相关领域表现出浓厚兴趣和专业知识的人员，包括虚假信息、监控/隐私、不公正偏见或技术政策，特别侧重于实际影响。职位招聘信息如下

新闻文章： - 城市“举报”应用的令人不安的崛起 (CityLab) - “深度伪造”，深厚的财力：Facebook斥资1000万美元竞赛检测“不断演变”的视频 (Washington Post) - 警告：全身深度伪造是AI人体模仿的下一步 (Fast Company) - 如何将AI伦理付诸实践 (Venture Beat) - 谷歌称谷歌翻译无法取代人工翻译。移民官员已用它审查难民。 (ProPublica) - 新研究显示，医院算法对黑人患者存在偏见 (Medium OneZero)

博客文章和演讲： - 你需要了解的关于监控的8件事 (fast.ai 博客) - 度量标准的问题是AI面临的一大问题 (fast.ai 博客) - 将算法置于组织架构中（丘吉尔俱乐部小组讨论） - 深入探讨算法偏见 (PyBay)

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