旧金山大学 应用数据伦理中心 技术政策研讨会的剩余 6 个视频现已发布。这次研讨会于 2019 年 11 月举行，感觉像是很久以前的事了，但技术伦理和政府负责任地使用技术的主题仍然非常相关，特别是各国政府正在考虑将 有争议的新技术用途 用于追踪或应对疫情。
您可以直接在此处观看视频，或在下方阅读更多内容：- 使隐形可见：主流叙事、智慧城市和“种族盲”技术政策，Tawana Petty - 公平性、问责制和透明度：刑事司法预测模型的经验教训，Kristian Lum - 多元面孔，多元视角：应用伦理学与人脸识别研究，Irina Raicu - 政府政策专题讨论，Linda Gerull, Brian Hofer, Lee Hepner, and Heather Patterson - 解构监控国家，Rumman Chowdhury - 法律与数据驱动创新，Deven Desai
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使隐形可见：主流叙事、智慧城市和“种族盲”技术政策
如果你教导世界去恐惧“他者”，那么个体化和过度监控将不可避免。底特律是一个绝佳的例子，展示了宣传的力量如何成为助长“种族盲”政策、导致种族主义后果、数据和技术滥用、数字监控以及危险地混淆“安全”和“保障”的工具。“保持恐惧，非常恐惧”不再仅仅是一部经典电影的标语，它已成为一种生存的口号，也是拒绝看到彼此的借口。Tawana Petty 是 底特律社区技术项目 的数据正义项目主任，并共同领导着 我们的数据主体，这是一个由五人组成的团队，关注政府和企业收集、存储和共享我们社区数字信息的方式。在此观看她的演讲
公平性、问责制和透明度：刑事司法预测模型的经验教训
在过去的几年里，预测模型中的公平性、问责制和透明度等相关话题受到了越来越多的关注。刑事司法是这些话题尤为重要的一个应用领域。在这次演讲中，Lum 博士概述了她在这方面的工作——涵盖了对预测性警务算法的批判性审视，警方法官在庭前风险评估模型中的酌情权作用，以及风险评估模型在实践中如何创建的幕后探究。通过这些例子，她展示了这些概念在一般预测模型中以及在刑事司法系统中的重要性。Kristian Lum 是宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系的助理研究教授，也是 人权数据分析小组 (HRDAG) 的首席统计学家，她在那里领导着 HRDAG 关于美国刑事司法的项目。在此观看她的演讲
多元面孔，多元视角：应用伦理学与人脸识别研究
伦理问题就像鸟儿一样：它们无处不在、多种多样，而且常常不被注意（尤其是不受过相关训练的人）。伦理“透镜”（或方法）可以帮助我们看到它们。本次演示将介绍 Markkula 应用伦理中心的伦理决策框架，该框架包含五个伦理透镜。然后，与会者将共同努力，将这些透镜应用于一个案例研究，该案例反映了数据从业者面临的伦理决策的复杂性。Irina Raicu 是 Markkula 应用伦理中心互联网伦理项目的主任。
在此观看她的演讲
地方政府专题讨论
制定知情的技术政策存在重大挑战，包括：涉及的利益相关者范围广泛、硅谷的激励机制与反思性政策制定不符、二元思维模式、技术公司常常忽略市政当局、预期用途与实际用途之间的差距等等。我们的地方政府专题讨论小组进行了热烈且信息丰富的讨论。小组成员包括：- Linda Gerull，旧金山市县首席信息官 - Brian Hofer，非营利组织 Secure Justice 的创始人，他在起草旧金山人脸识别禁令方面的工作曾被《纽约时报》报道 - Lee Hepner，一位律师和立法助理，参与了旧金山人脸识别禁令的工作 - Heather Patterson，英特尔公司的隐私研究员，奥克兰隐私咨询委员会成员。
在此观看专题讨论解构监控国家
智慧城市已被一种排他性的叙事所裹挟，这种叙事催生了监控国家。在这次演讲中，Chowdhury 博士通过说明业已存在的危害，提出了在全球范围内解构当前监控国家的必要性。取而代之，她分享了数字城市设计的愿景，这是一种社区驱动、协同合作的智慧城市模式。作为一个正在进行中的工作，数字城市设计的目标是发展城市设计领域，以一种影响和改善市民生活的方式融合数字和模拟结构。Rumman Chowdhury 是埃森哲应用智能部门负责任人工智能的全球主管，她在那里与 C 级客户合作，为伦理、可解释和透明的人工智能创建尖端技术解决方案。在此观看她的演讲
法律与数据驱动创新
第一次互联网泡沫之后，数据驱动的创新推动了硅谷及更多领域的发展。它仍然有潜力带来惊人的成果。然而，由于承诺的创新和财富创造而对公司盲目尊重的日子似乎已经结束了。这次演讲回顾了我们从何而来，以及法律的变化如何表明对创新叙事的失望。然而，演讲也提出了一种方法，即如何利用数据和软件在未来建立信任和取得成功。Deven Desai 是佐治亚理工学院 Scheller 商学院法律与伦理项目的副教授。在此观看他的演讲
更多 CADE 视频
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