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马特马丁爆头

科技的5个最重要的道德问题

马丁的言语
科技

技术工人正在建立未来。随着这种权力有责任建立更自由,刚刚和更繁荣的未来。 许多技术人员都认真对待这一责任。

例如,自2018年以来,员工在 谷歌Facebook, 和 亚马逊 公开抗议他们的公司在道德理由上的行为。

当我们谈到我们为谁工作以及我们构建的人来说,我们理解岌岌可危的东西是必不可少的。以下是技术中的五个区域  代表道路上的叉子。每个人都拥有巨大的可能性。有些人有助于迎来美好的未来。但所有这些都有潜力才能促进令人染力。以下是每个领域的简要摘要,为什么重要。

大众监控

简而言之: 私人C.IMANIES包括社交媒体网站和细胞ular手机 服务提供商正在收集大量的详细,实时地点和通信元数据,并将其与执法,移民执法和情报社区一起销售并与智力共享分享。

可能有什么股份: 移民执法的监督实际上是生死攸关的问题。执法人员使用监控技术来识别和跟踪抗议者和记者威胁第一次修正权利。亚马逊戒指和其他监视工具可能出现风险,警方可以将抗议者升级到抗议者的响应到可能导致暴力的程度。

在哪里学到更多: 拦截 and 20分钟进入未来 是监督报告来源的起点。 肯定是f中空 这些 五位领导人 (技术道德);一 listee, Eva Gaperin, 更新A. 优秀的 推特 喂那个 provides constant 监控更新。并一定要退房 我们的 邮寄 员工监控的利弊.

意识到dEepfakes.

简而言之: 4月,国家农场首次亮相 广泛讨论 电视广告 似乎展示了ESPN分析师在1998年的2020年令人震惊的准确预测。这是一个深红色 - MED内发生的令人不安的趋势IA全球。

Deepfakes是人们说和做他们实际上没有说或做的事情的媒体表示。为了制作DeepFake,有人记录照片,音频剪辑或视频视频,然后绕过他或她的相似之处。

可能有什么股份: 检测Deepfakes是我们前方最重要的挑战之一。 Deepfakes的例子包括一个比利时总理索菲威尔穆氏的视频 链接 covid-19气候变化。在一个特别令人恐惧的例子中,谣言是一个视频 p一个小非洲国家的居民是一个深红色 帮助煽动 失败的政变。另一方面,品牌正在使用DeepFakes进行营销和广告对积极影响。其他积极的用途包括为想要逼真的声音的游戏玩家创造“语音皮肤”,这些游戏玩家不是他们自己的声音。

在哪里学到更多 关于这些技术挑战: 这 麻省理工学院的概要 and this CSO介绍 both do a 好的 强的 涵盖Deepfakes如何制造的工作以及它们所征收的风险。布鲁金斯机构 优惠 良好的摘要 德国人的潜在政治和社会危险。 此外,本指南, 此外 福布斯的其他工作, 是 好的 先进的Deepfake技术如何 - 以及其变得更加复杂的潜力。最后,嵌入在此CNN中的视频 分析 可以帮助那些对这一挑战感兴趣的人可以加快速度。

保持警惕异形信息

简而言之: 在“误导性”这个词上的比赛是一种宣传意味着误导或误导竞争对手的宣传。例如,2019年参议院智能选择委员会(SSCI) 报告 证实,俄罗斯支持的在线消号活动开发了系统性的种族主义,以支持2016年选举中的唐纳德特朗普的候选资格。

可能有什么股份: 当中国和俄罗斯支持团体的禁令在线分发时,它可以具有真实的后果。 2015年至2015年和2017年间俄罗斯人展示美国人成功组织了使用Facebook的人员集会和示威活动。在一个例子中,穆斯林民权活动家柜台-抗议反穆斯林德克萨斯州休斯顿的分裂主义者挥舞着同盟旗帜,并举行了“白人生活”横幅。俄罗斯的不忠实操作员组织了两个集会。专家 预测 在2020年选举中的更新中,更多的俄罗斯支持的伪信息。

在哪里学到更多: 丹哈维的 20分钟进入未来 is among the leading 新闻稿 上 this topic, 和 his most 最近的版本 快速阅读俄罗斯近期的最新发展rmation.. 在其中,他推荐了这一点 分析 Internet研究机构(IRA)牛津大学举办的竞选活动。 Axios码本通讯也在洞察力, 它的 六月  on Russian 伪造 伪造 是特别的 令人沮丧的 resource。对于彻底但可读的长 阅读,我推荐Diresta的 数字磁性线。有关更多学术分析,请退房 斯坦福大学的互联网观测台.

wdfictive 用户体验

简而言之: 产品经理,设计师,技术营销人员和初创式创始人都在尝试构建用户无法放下的工具。令人上瘾技术的好处对于建造者来说是显而易见的。但是对用户的长期影响是什么?

可能有什么股份: 习惯形成的技术产品并不糟糕。但并非所有的习惯都变得健康。多 学习 have 联系 社交媒体使用焦虑和抑郁症,虽然是因果关系 不清楚。在金融公司公司机器人之后,使其自由,简单,迅速交易个体股票, some users 发达 与交易的不健康关系。一个20岁的用户 犯了自杀 看到他730,000美元的负余额后。

可以说, 没有应用程序比Tiktok更具成瘾。作为中国公司,Tiktok所有者贝尔特,必须将用户数据传递给中国政府。并返回消号部分,Tiktok几乎没有动力抵制展示展示在美国优势的内容的压力。 2019年参议员Josh Hawley介绍 火腿疯狂立法 aimed at combating any 上瘾 用户体验.

在哪里学到更多: 这个科学的美国人  是对社会媒体对心理健康影响的研究的良好概述。边缘通讯是有关技术优缺点和缺点的良好信息 它的 罗林尼文版 是一个值得读书的。本汤普森的 StrateChery. 通讯是螺母和螺栓,但涉及对技术的道德含义的有用分析。

种族主义AI. 可以反映我们自己的偏见

简而言之: 人工智能 (AI.) 只是与数据一样好 它的 它是基于的。由于人类仍然是和大,展示种族偏见,因此我们生产的数据和培训我们的AI的数据也将包含种族主义想法和语言。黑人和拉丁裔美国人的事实 严重强名 在有影响力的技术公司领导的领导职位加剧了这个问题。技术人员只是 3.1 百分 are Black 全国。硅谷公司只脱掉多样性 3 百分 他们的总劳动力是黑色的。最后,只有1 percent of tech 企业家 在硅谷是黑色的。

可能有什么股份: 在NextDoor主持人之后发现自己在热水中删除黑人生活内容,公司  将使用ai识别平台上的种族主义。但种族主义算法对黑人美国人造成伤害。警察部门是 使用 面部识别软件他们知道最多97次 percent 黑色嫌疑人,导致虚假逮捕。

在预测警务中使用的建模也是如此 不准确根据研究人员的说法。和法官是 使用算法 协助设定审判保释保释,将黑人美国人分配更高的核查风险,基于他们的比赛。亚马逊 报废 它的 内部招聘ai一次 来了光明 它被偏向于妇女。另一方面,一项研究 显示 机器学习算法导致更好的雇用和降低营业额,同时越来越多的明尼阿波利斯学校教师之间的多样性。

在哪里学到更多: 对AI的伙伴关系致力于负责任使用AI的非营利组织,是一个很好的资源,以了解更多关于这个空间内的挑战。 这个关于算法的讨论 和 2019年11月对AI陷阱的评估 are 两个都 好的 有价值的人 短,可读的内部 话题。 经过技术比赛 是一个简洁的,可读的,引用的tome在什么作者 米歇尔亚历山大 打电话给新的吉姆 乌鸦。

图像信用:迈克尔ALEO /uns

马特马丁爆头马丁

马丁 is the co-fOnder和CEO 顺时针.

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