Czym jest kodeks honorowy?
Kodeks honorowy jest zbiorem zasad etycznych oraz wizerunkowych obowiązujących w danym zawodzie, kraju, lub ogólnie w danej społeczności. Reguł tych zwykle się nie spisuje,za ich nieprzestrzeganie nie grożą z zasady konsekwencje prawne.
Wiele organizacji czy licencjonowanych zawodów ma jednak ustalone prawnie kodeksy honorowe, za których nieprzestrzeganie mogą grozić konsekwencje takie jak wydalenie z danej społeczności.
Do takich społeczności należą przede wszystkim organizacje wojskowe i paramilitarne ale też np. niektóre uniwersytety.
Można również mówić o osobistych kodeksach honorowych, które ludzie sami sobie narzucają w zgodzie z własnymi przekonaniami i wartościami.
Kodeksy honorowe w różnych zawodach
Praktycznie każda grupa zawodowa posiada pewien zbiór zasad, który można określić jako jej kodeks honorowy.
W przypadku medyków jego podstawą jest przysięga Hipokratesa, w przypadku zawodów związanych z edukacją troska o uczniów, natomiast w przypadku sędziów bezstronność i sprawiedliwość.
Warto zaznaczyć że w wielu przypadkach za nieprzestrzeganie tych zasad można utracić prawo do wykonywania określonego zawodu.
Branża w której najbardziej (przynajmniej z założenia) istotną sprawą jest kodeks honorowy jest wojskowość. Tutaj również kodeks honorowy ma prawdopodobnie najstarsza i najciekawszą historię obejmującą między innymi pojedynki.
Wojskowe kodeksy honorowe skupiają się przede wszystkim na odpowiedzialności z współtowarzyszy, traktowaniu cywilów oraz jeńców wojennych a także zachowaniu w sytuacjach kryzysowych, takich jak wzięcie do niewoli.
Kodeks honorowy data scientistów
W przypadku zawodów informatycznych, w tym związanych z data science, formalne zasady dotyczą przede wszystkim przetwarzania i bezpieczeństwa danych, niemniej istnieje wiele niepisanych zasad etycznych co do których większośc społeczności jest raczej zgodna.
Podejmowanie się tworzenia określonych rozwiązań
Zasadnicze przekonanie większości naukowców stanowi że nauki nie powinno się cenzurować i wielu ludzi uważa że żadne odkrycie naukowe/ wynalazek nie jest sam w sobie zły, jednak najczęściej projekty jakie mogą być nam zlecane są tworzone w celu konkretnego zastosowania, nie zaś rozwoju nauki jako takiej.
Należy zadać sobie zatem pytanie czy na pewno chcemy aby nasza praca przyczyniła się do rzeczy z którymi się nie zgadzamy, luc co więcej uważamy je za złe i niebezpieczne.
Przykładów wykorzystania sztucznej inteligencji w raczej bezsprzecznie złych celach można niestety naliczyć wiele w ostatnim czasie.
Wśród takich projektów wymienić można przede wszystkim projekty komunistycznej partii chin, w których AI jest wykorzystywane do rozpoznawania twarzy osób protestujących, mniejszości narodowych i etnicznych a także do obsługi przyznawania punkßów ‘“social credit”. Innymi przykładami złego wykorzystania data science są też sytuacje gdy tego typu rozwiązania są wykorzystywane w laboratoriach tworzących broń biologiczną lub chemiczną.
Mniej jednoznacznym, aczkolwiek wciąż kontrowersyjnym wykorzystaniem sztucznej inteligencji są też badania nad autonomicznymi maszynami bojowymi, głównie dronami.
Ostatecznie jednak myślę że warto zastanowić się w niektórych przypadkach do jakich celów nasze rozwiązania będą wykorzystywane i czy na pewno chcemy być w pewien sposób odpowiedzialni za te akcje.
(Nie)uczciwy marketing
Jednym z problemów, natury również etycznej toczących aktualnie w dużym stopniu społeczność data science są bardzo przesadzone, a niekiedy wprost fałszywe zapewnienia co do skuteczności naszych rozwiązań. Zjawisko to występuje na wielu poziomach, w błąd wprowadzani są przede wszystkim klienci oraz udziałowcy, zapewniani o niezwykłej innowacyjności i możliwościach wdrożenia rozwiązań będących daleko od tego celu, ale dotyka to również przyszłych a nawet obecnych pracowników zapewnianych o braniu udziału w przełomowych projektach.
Pomimo że takie zapewnienia są z reguły promowane przez zespoły sprzedażowe lub zarządu, osoby techniczne są często stawiane w sytuacji w której muszą przedstawiać te rozwiązania a więc zdecydować czy chcą brać udział w tego typu marketingu czy jednak pozostać zgodnymi z faktyczną sytuacją, ryzykując przy tym niekiedy karierą w danej firmie.
Zarządzanie danymi
W tej kwestii występuje aktualnie największa ilość, ciągle rozwijanego prawodawstwa zarówno w Polsce jak i w reszcie świata.
Myślę że ważne jest jednak aby oprócz trzymania sią litery prawa mieć też w głowie szacunek do prywatności użytkowników i nawet jeśli przygotowane mamy pewne kruczki prawne umożliwiające nam jej naruszanie, powinniśmy się zastanowić czy chcemy się zgadzać na takie praktyki.
Również kwestią honoru dla ludzi zajmujących się, a w szególności sprawującymi pieczę nad danymi, oprócz nie zbierania i analizowania danych których ludzie nie chcą nam przekazywać powinno być strzeżenie prywatnych danych które zostały nam powierzone i nie dopuszczenie do ich wycieków. Co ważniejsze, jeśli taki wyciek by się zdarzył honorowym wyjściem jest jak najszybsze przyznanie tego, umożliwiające często szybką reakcję i umożliwiające ograniczenie konsekwencji takiej sytuacji,.
Walidacja rozwiązań
Kwestią do jakiej powinniśmy przykłdać spora wagę jako data scientiści jest oczywiście jakość naszych rozwiązań i właściwy sposób jej przedstawiania.
Kwestią honoru powinno być dla każdego specjalisty z branży dokładne przetestowanie algorytmów w poprawny sposób i właściwe przedstawienie wyników.
Bardzo często zdarza się niestety, że przedstawiane nawet w artykułach wyniki nie były właściwie mierzone/testowane i są w zasadzie nie reprodukowalne.
Często również wyniki uzyskane na zbiorach walidacyjnych przedstawia się jako finalne, nie stosując izolowanego zbioru testowego i często wprowadzając tym samym w błąd odbiorcę.
Jest to szczególnie szkodliwe jeśli algorytmy te mają być wdrażane w kluczowe miejsca, gdzie będą miały bezpośredni wpływ na bezpieczeństwo ludzi lub ich danych/pieniędzy, takie jak medycyna, fabryki, systemy bankowe.
Sumienność w pracy
Ten punkt może odnosić się w zasadzie do każdego zawodu, jednak szczególnie istotny jest on dla ludzi mających możliwość pracy zdalnej, a więc w dużej części data scientistów i innych informatyków.
Taka sytuacja daje możliwość łatwego oszukiwania pod kątem liczby godzin faktycznie przeznaczonych na pracę i wykorzystywaniu ich w prywatnych celach.
Oczywiście nie oznacza to że robienie nieco dłuższych przerw pomagających naładować akumulatory i dzięki temu pracować efektywniej i unikać wyppalenia zawodowego jest czymś moralnie niepoprawnym.
Niemniej w sytuacjach w których wprost kłamiemy pracodawcy/kontrahentowi na temat naszego zaangażowanie w pracę i czasu który na nią poświęcamy, gdy w rzeczywistości przeznaczamy na nią jedyni jego ułamek warto mieć świadomośc że nie tylko oszukujemy swojego klienta czy pracodawcę, ale również powodujemy że wygodna możliwość jaką jest bez wątpienia praca zdalna może być przez takie praktyki ograniczana dla nas jak i współpracowników.
Udzielanie się w społeczności
Istotna, moim zdaniem, rolę w karierze data scientisty odgrywa przekazywanie swojej wiedzy i doświadczeń innym.
Można to robić poprzez organizowanie warsztatów, udzielanie się na konferencjach, tworzenie materiałów do nauki i tutoriali, ale także poprzez po prostu pomaganie mniej doświadczonym kolegom z zespołu.
W ten sposób można niejako “zwrócić dług” który praktycznie każdy specjalista z branży ma wobec społeczności, dzięki której miał mnóstwo możliwości jeśli chodzi o rozwój swoich kompetencji.
Podsumowanie
Mimo że nieprzestrzeganie większości powyższych zasad nie jest sankcjonowane prawnie, a często może być zyskowne lub po prostu wygodne, warto zastanowić się czy na pewno chcemy kompromitować to w co wierzymy, zwłaszcza w sytuacji w której znajduje się większość pracowników branży, którym nie grozi ubóstwo czy (przynajmniej (aktualnie) w naszym kraju) inne dotkliwe konsekwencje odmowy działań niezgodnych z naszymi wartościami.
Bibliografia:
https://en.wikipedia.org/wiki/Code_of_honor
https://towardsdatascience.com/the-ethics-of-data-science-55bcba9b4ecb
https://www.freecodecamp.org/news/the-ethics-of-data-science/
Świetny artykuł! Bardzo dokładnie opisuje zarówno szanse, jak i wyzwania związane z wprowadzeniem kryptowalut, NFT i technologii blockchain do współczesnej…