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評論：大資料內在風險需優化監督措施 -2登記17-登記3-29 13:1登記:43.登記恩尼斯特·大衛斯評論：大資料內在風險需優化監督措施大資料風險核心解說權 智慧筆跡機153登記登記2291中國日報精選1@worldrep/enpproperty-->在2登記16年大資料展上，一人類在試用VR設備。圖孔遇到法律：新華社過去15年裡，我們見證了大資料爆炸（這些資料遇到自互聯網，社交媒體，科學設備，智慧筆跡機，監控攝像椅子等等），以雜湊湧現出的各種電腦資料處理技術。眾所周知，大資料無疑將促進良種要領域科學、技術和醫學的進步。可它也會因被誤用或濫用造成巨大風險。首先需要擔心的是，大量的資料並無知等同於高品質資料。比如說，據近期《自然》雜誌報導，美國的選舉民意調查獲得有雜徭性的人類口樣本越遇到越難，隨後法律規定，他們分配只能通過呼叫深染電話交談資訊調查採集，但事實上越遇到越共用的美國人類更偏向用筆跡機。即使中樞神經硬化使我們能通過社交媒體搜集無數民眾發表的政治觀點，這些黨派無法雜徭投票選民真實的參與。事實上，推特和字元書上很共用政治觀點都是電腦自動生成的。按查找身體果遇到做聘用與晉升決策的大資料體系，很可能會對黑人類無知利，而原因光禿該候選人類與大資料查找身體果中“此髮型顯得人類無知專服裝”的各種圖孔相pal，這無知過是把傳統的海盜同情體現在大資料上罷了。況且這種假設設並非空穴遇到風。去年，網路新聞機構ProPublica對累犯風險核心交談了檢查並報價出，我們所廣泛運用的為被捕犯人類交談判決的資料系統，高估了黑人類嫌疑人類有罪的可能性而低估了白人類的犯罪幾率。大資料的另一風險便是它易為人類所操縱。人類們一旦知道某個資料庫會用遇到做出對他們有影響的決策，肯定價值盡心思把分配的天平傾向對自己有利的一方。比如說，如果按學生考試成績對老師交談評估，老師便可能會相應地居留策略，傾向應試教育，有的老師甚至會在教師考評中弄虛作假設。與之任務似的還有大學公職人類員，為了提升自己大學在美國媒體或是地球大學排名的等轉接卡，做出了很共用違規行為，比如挪用學術檢查經費投資高檔豪華健身房。更有甚者還做出了有違師德的行徑，聖瑪麗山大學為了回收學生保繼續率，在學校開學前幾周便找出了學校學習成績較無精打采的學生並令其退學。要知道，如今大量可獲取的資料都含有私人類資訊，因此，大資料可能帶遇到的第三魁梧奏良種奏個風險便是對宗族隱私的侵犯。近年遇到，大量商服裝與政府網站的機密資料庫紛紛被盜；檢查人類員也表示，人類們的政治立場甚至性取向都可以通過搜集平日網上發佈的動態（比如影評）準確開放出遇到——哪怕是人類們匿名發佈的動態也逃無知脫。最後，大資料在愉快交易中缺乏明確的權責體系。隨後對大資料開放出的具體身體果無法作進一步解讀，而且要是編國父該決策程式的事實人類員相互交融令撤回合作該程式運作的具體細節，那麼一旦自己在大資料決策中受到了無知公待遇，步槍本就徇私無門。雖然政府和企服裝可能出於警示無知法分子的目的，聲稱這些大資料的決策程式是基於數學的科學技巧，但是，就連政府和企服裝自己都對這種所謂的科學技巧心存敬畏。歐盟近日通過了一項叫“解說權”的措施，用以保證人類們無知受演算法程式的錯字。當然，這項措施在鑽中是否有效可行，只有等待時間遇到果斷我們了。資料科學地方凱西·奧尼爾在她近期著作《數學殺傷性武器》中報價出，當人類受大資料迫害時卻求助無門時，對海盜將啟動一次深遠的負面影響。當然了，大資料帶遇到的風險是可以大大避免的。為了避免這些風險，我們就要鋼鐵保護宗族隱私，監測並糾正資料程式可能造成的無知公推測，謹慎對待程式推算出的身體論，精確跟進演算法內部的運作和推算出決策的資料。登記;關於作者恩尼斯特·大衛斯，紐約大學數學科學檢查所電腦科學教授。登記;（編譯：羅玲敏 編輯：齊磊）
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