دوره آموزشی مبانی اخلاق داده

هر مجموعه‌داده فقط مجموعه‌ای از اعداد و اطلاعات نیست؛ بلکه حاصل تصمیم‌هایی درباره این است که چه کسانی در داده دیده شوند، چگونه بازنمایی شوند و مدل‌های هوش مصنوعی چگونه از این داده‌ها استفاده کنند. همین تصمیم‌ها می‌توانند پیامدهای اخلاقی مهمی داشته باشند. در این دوره با اصول اخلاق داده (Data Ethics) آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه در فرایند جمع‌آوری، استفاده و مدل‌سازی داده، تصمیم‌هایی مسئولانه‌تر و قابل دفاع‌تر بگیرید.

با گسترش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صنایع مختلف، توجه به اخلاق داده برای حفظ اعتماد کاربران، حریم خصوصی و جلوگیری از تصمیم‌های تبعیض‌آمیز اهمیت بیشتری پیدا کرده است. در این دوره چهار چارچوب مهم اخلاقی شامل وظیفه‌گرایی (Deontology)، فایده‌گرایی (Utilitarianism)، اخلاق فضیلت (Virtue Ethics) و اخلاق باور (Ethics of Belief) را بررسی می‌کنید و می‌آموزید چگونه از هرکدام به‌عنوان یک لنز متفاوت برای تحلیل تصمیم‌های مرتبط با داده استفاده کنید.

همچنین بررسی می‌کنید که سوگیری (Bias) چگونه ممکن است از همان مراحل جمع‌آوری و گزینش داده وارد یک پروژه شود و چگونه استفاده از ابزارهای استخدام مبتنی بر داده و هوش مصنوعی می‌تواند در صورت طراحی یا آموزش نامناسب، به گروه‌های خاص آسیب برساند. در ادامه با منابع مختلف سوءاستفاده از داده و ریسک‌های اخلاقی آن‌ها آشنا می‌شوید و روش‌هایی برای ارزیابی و مدیریت این ریسک‌ها یاد می‌گیرید.

در پایان دوره، توانایی شناسایی ریسک‌های اخلاقی، بررسی آن‌ها از زوایای مختلف و انتخاب تصمیم‌های مسئولانه‌تر را به دست خواهید آورد؛ مهارتی که به حفظ حریم خصوصی، کاهش آسیب‌های ناشی از سوگیری و ایجاد اعتماد بیشتر میان کاربران و سیستم‌های داده‌محور کمک می‌کند. این دوره در سطح متوسط طراحی شده و برای دانشمندان داده (Data Scientists)، تحلیلگران داده (Data Analysts)، متخصصان یادگیری ماشین (ML Practitioners) و افرادی که به توسعه مسئولانه سیستم‌های داده‌محور علاقه‌مند هستند، مناسب است.

اهداف یادگیری
مفهوم اخلاق (Ethics) و اخلاق داده (Data Ethics) را در زمینه مدرن هوش مصنوعی تعریف کنید.
تفاوت میان وظیفه‌گرایی (Deontology)، فایده‌گرایی (Utilitarianism)، اخلاق فضیلت (Virtue Ethics) و اخلاق باور (Ethics of Belief) را مقایسه کنید.
هر یک از چارچوب‌های اخلاقی را برای تحلیل یک تصمیم مرتبط با داده به کار بگیرید.
نحوه ورود سوگیری (Bias) به فرایند جمع‌آوری و گزینش داده را شناسایی کنید.
منابع و نمونه‌های مختلف سوءاستفاده از داده را تشخیص دهید.
پیامدهای اخلاقی استفاده از داده در مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را ارزیابی کنید.
ریسک‌های ناشی از سوگیری در سیستم‌های داده‌محور، از جمله ابزارهای استخدام مبتنی بر AI، را شناسایی کنید.
تصمیم‌های مرتبط با داده را از منظر حفظ حریم خصوصی (Privacy) و حقوق کاربران بررسی کنید.
ریسک‌های اخلاقی را با استفاده از چارچوب‌های اخلاقی مختلف تحلیل و درباره آن‌ها استدلال کنید.
تصمیم‌های اخلاقی قابل دفاعی اتخاذ کنید که به کاهش آسیب و افزایش اعتماد کاربران به سیستم‌های داده‌محور کمک کنند.