{"id":5562,"date":"2024-06-05T18:07:36","date_gmt":"2024-06-05T18:07:36","guid":{"rendered":"http:\/\/architeles.eu\/ethics\/?p=5562"},"modified":"2024-06-10T09:22:24","modified_gmt":"2024-06-10T09:22:24","slug":"informacyjny-savoir-vivre-i-estetyka-danych-o-czym-warto-pamietac-przetwarzajac-dane-i-projektujac-systemy-sztucznej-inteligencji-by-sluzyly-spoleczenstwu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/2024\/06\/05\/informacyjny-savoir-vivre-i-estetyka-danych-o-czym-warto-pamietac-przetwarzajac-dane-i-projektujac-systemy-sztucznej-inteligencji-by-sluzyly-spoleczenstwu\/","title":{"rendered":"Informacyjny Savoir Vivre i estetyka danych. O czym warto pami\u0119ta\u0107 przetwarzaj\u0105c dane i projektuj\u0105c systemy sztucznej inteligencji by s\u0142u\u017cy\u0142y spo\u0142ecze\u0144stwu."},"content":{"rendered":"

Jako spo\u0142ecze\u0144stwo produkujemy, przetwarzamy i wykorzystujemy coraz to wi\u0119cej i wi\u0119cej danych. Wraz ze wzrostem powszechno\u015bci du\u017cych zbior\u00f3w danych pojawia si\u0119 potrzeba aby dane te by\u0142y przechowywane oraz wykorzystywane w spos\u00f3b etyczny oraz pozwalaj\u0105cy na uzyskanie z nich warto\u015bciowych informacji. W poni\u017cszym artykule chcemy przedstawi\u0107 poj\u0119cia informacyjnego Savoir Vivre\u2019u oraz estetyki danych a tak\u017ce jak projektowa\u0107 zgodnie z nimi systemy sztucznej inteligencji tak aby s\u0142u\u017cy\u0142y spo\u0142ecze\u0144stwu.<\/strong><\/p>\n

Czym jest informacyjny Savoir Vivre oraz estetyka danych?<\/span><\/p>\n

Poj\u0119cia te zdaj\u0105 si\u0119 nie mie\u0107 okre\u015blonej definicji i daj\u0105 pole do interpretacji ich znaczenia, jednakowo mamy pewn\u0105 intuicj\u0119 co mog\u0105 znaczy\u0107. Sam Savoir Vivre pochodzi z j\u0119zyka francuskiego i oznacza \u201eznajomo\u015b\u0107 \u017cycia\u201d. Poj\u0119cie to okre\u015bla jako znajomo\u015b\u0107 obyczaj\u00f3w i form towarzyskich, regu\u0142 grzeczno\u015bci oraz jako umiej\u0119tno\u015b\u0107 post\u0119powania w \u017cyciu i radzenia sobie w r\u00f3\u017cnych trudnych sytuacjach. Dodatkowo jest uwarunkowany w zale\u017cno\u015bci od miejsca w jakim si\u0119 znajdujemy i przyk\u0142adowo w Polsce obowi\u0105zuj\u0105 nas inne normy spo\u0142eczne ni\u017c w krajach muzu\u0142ma\u0144skich. Je\u015bli chcemy okre\u015bli\u0107 co znaczy i czego dotyczy informacyjny Savoir Vivre powinni\u015bmy skupi\u0107 si\u0119 na zdefiniowaniu norm w przetwarzaniu r\u00f3\u017cnego rodzaju informacji. O ile sam Savoir Vivre jest spisanymi normami to nie s\u0105 one prawnie wi\u0105\u017c\u0105ce o tyle normy zwi\u0105zane z przetwarzaniem danych bardzo cz\u0119sto znajduj\u0105 swoje potwierdzenie z przepisach prawa. Jako przyk\u0142ad mo\u017ce pos\u0142u\u017cy\u0107 rozporz\u0105dzenie o ochronie danych osobowych (RODO) okre\u015blaj\u0105ce jakie wymogi musimy spe\u0142ni\u0107 przy zbieraniu czy przetwarzaniu danych, a przyk\u0142adem takiej normy jest uzyskanie zgody od osoby na przetwarzanie danych czy przetwarzanie danych tylko w celach o kt\u00f3rych poinformowali\u015bmy u\u017cytkownika.<\/span><\/p>\n

\"Les\u017ar\u00f3d\u0142o: Les 50 r\u00e8gles d’or du savoir-vivre | hachette.fr<\/a><\/p>\n

Kolejnym poj\u0119ciem jest estetyka danych, \u017ceby zrozumie\u0107 to poj\u0119cie ponownie zajmijmy si\u0119 analiz\u0105 sw\u00f3j z jakich si\u0119 sk\u0142ada. Sama estetyka odnosi si\u0119 do dzia\u0142u filozofii zajmuj\u0105cego si\u0119 pi\u0119knem oraz odczuciami czy prze\u017cyciami zwi\u0105zanymi obcowaniem z nim. Je\u015bli popatrzy\u0107 na to w aspekcie danych mo\u017cemy doj\u015b\u0107 do wniosku \u017ce estetyka danych b\u0119dzie zajmowa\u0107 si\u0119 czytelnym, klarownym lub niecodziennym wizualizowaniem danych w celu podkre\u015blenia ich w\u0142a\u015bciwo\u015bci w spos\u00f3b niewprowadzaj\u0105cy niepotrzebnych nie\u015bcis\u0142o\u015bci. Estetyka danych b\u0119dzie si\u0119 objawia\u0107 mi\u0119dzy z innymi w odpowiedniej metodzie tworzenia wykres\u00f3w, przedstawiania informacji w spos\u00f3b czytelny dla u\u017cytkownika ko\u0144cowego i niestosowania technik manipulacji danymi.<\/span><\/p>\n

Przetwarzanie danych<\/span><\/p>\n

Przetwarzanie danych jest niew\u0105tpliwie bardzo rozleg\u0142ym tematem i wymaga zar\u00f3wno wiedzy technicznej oraz prawnej. Nie mo\u017cemy zapomina\u0107 te\u017c o aspekcie etycznym przetwarzania danych. Do aspekt\u00f3w przetwarzania danych kt\u00f3re chcemy poruszy\u0107 w poni\u017cszym tek\u015bcie nale\u017c\u0105: manipulowanie danymi, sprzedawanie danych u\u017cytkownika pomi\u0119dzy firmami, wykorzystywanie danych zgodnie z celami ich pozyskania, zbieranie danych bez zgody czy nielegalny scrapping.<\/span><\/p>\n

Jako pierwsze zajmijmy si\u0119 manipulowaniem danymi w celu wprowadzenia w b\u0142\u0105d innych. Jest to oczywi\u015bcie zachowanie niemoralne jednak mimo tego jest do\u015b\u0107 powszechnie stosowane przez media, polityk\u00f3w czy przest\u0119pc\u00f3w i mo\u017cna powiedzie\u0107 \u017ce przyzwyczaili\u015bmy si\u0119 do tego jako spo\u0142ecze\u0144stwo. Manipulacje danymi zdarzaj\u0105 si\u0119 jednak bardzo cz\u0119sto tak\u017ce w innych miejscach. Niekiedy naukowcy manipuluj\u0105 danymi aby udowodni\u0107 \u017ce nowa metoda opracowywana przez nich jest lepsza. W tym przypadku taka manipulacja jest bardzo wysublimowana i przez to trudna do wykrycia gdy\u017c mo\u017ce polega\u0107 na przedstawianiu cz\u0119\u015bci dost\u0119pnych danych czy takim stworzeniu eksperyment\u00f3w aby nowa metoda okazywa\u0142a si\u0119 lepsza ni\u017c nowa. Przyk\u0142adami manipulacji danych mo\u017ce by\u0107 manipulowanie skalami wykres\u00f3w czy przedstawianie predykcji na przysz\u0142o\u015b\u0107 jak danych z przesz\u0142o\u015bci.<\/span><\/p>\n

Kolejnym aspektem jaki warto poruszy\u0107 jest sprzedawanie danych osobowych mi\u0119dzy firmami. Jest to bardzo intratny proceder a najwi\u0119ksze firmy zajmuj\u0105ce si\u0119 zbieraniem i sprzedawaniem danych osobowych s\u0105 wycenianie na miliardy dolar\u00f3w [1]. Firmy takie nazywane s\u0105 brokerami i zarz\u0105dzaj\u0105 ogromnymi ilo\u015bciami danych gdzie przyk\u0142adowo firma Actiom posiada ponad 23 000 serwer\u00f3w i przetwarza dane nale\u017c\u0105ce osobowe 7% populacji \u015bwiata. Firmy takie zbieraj\u0105 dane bez wiedzy os\u00f3b kt\u00f3rych dane s\u0105 zbierane poprzez przegl\u0105danie otwarto \u017ar\u00f3d\u0142owych stron i zbierania z nich informacji a nast\u0119pnie przetwarzanie ich i stworzenie profili realnych ludzi. Dane te s\u0105 potem sprzedawane do r\u00f3\u017cnego rodzaju firm potrzebuj\u0105cych ich czy to do efektywnego prowadzenia biznesu czy znajdywania poszczeg\u00f3lnych klient\u00f3w. Warto doda\u0107 \u017ce bardzo wiele firm korzysta z takich rozwi\u0105za\u0144 w tym Facebook kt\u00f3ry sam posiada przecie\u017c ogromne ilo\u015bci danych na temat swoich u\u017cytkownik\u00f3w. Ju\u017c sam fakt przetwarzania danych osobowych i sprzedawanie ich mo\u017ce budzi\u0107 spore obawy etyczno-moralne. Firma sprzedaj\u0105ca dane nie jest wstanie okre\u015bli\u0107 czy docelowy klient b\u0119dzie wykorzystywa\u0142 je w spos\u00f3b moralny czy nie wykorzysta danych o zachowaniu i nawykach os\u00f3b np. do w\u0142amania si\u0119 do mieszkania. W temacie sprzedawania danych nale\u017cy podkre\u015bli\u0107 \u017ce sprzedawane s\u0105 nie tylko zagregowane dane dost\u0119pne publicznie czy wykupione od innych firm lecz tak\u017ce dane uzyskane poprzez atak hakerski zawieraj\u0105ce cz\u0119sto bardzo wra\u017cliwe dane takie jak: numery kart kredytowych, dane logowania na konta czy dane medyczne. Jako przyk\u0142ad mo\u017cna poda\u0107 dane klient\u00f3w jednego z najwi\u0119kszych wyciek\u00f3w danych medycznych w Polsce [2] gdzie hakerzy przej\u0119li dane pacjent\u00f3w Alab laboratoria.\u00a0 Dane medyczne s\u0105 nawet bardziej cenne ni\u017c wy\u017cej dane logowania gdy\u017c nie jeste\u015bmy w stanie nic zrobi\u0107 \u017ceby zabezpieczy\u0107 si\u0119 przed konsekwencjami ich upublicznienia w przeciwie\u0144stwie do hase\u0142 kt\u00f3re zawsze mo\u017cemy zmieni\u0107. Handel czy przechowywanie danych zdobytych w spos\u00f3b nielegalny jest oczywi\u015bcie naganne z punku widzenia etyki oraz spo\u0142ecznego czy ekonomicznego. W tym celu podmioty przechowuj\u0105ce dane osobowe powinny w jak najlepszy spos\u00f3b je zabezpiecza\u0107.<\/span><\/p>\n

Poniewa\u017c dane sta\u0142y si\u0119 bardzo wa\u017cne do poprawnego dzia\u0142ania wielu system\u00f3w i ich warto\u015b\u0107 sta\u0142a si\u0119 bardzo du\u017ca wprowadzone zosta\u0142y pewne normy prawne okre\u015blaj\u0105ce w jaki spos\u00f3b nale\u017cy przetwarza\u0107 dane. Pozwala to na wprowadzeniu pewnych obowi\u0105zk\u00f3w podmiotom przetwarzaj\u0105cym dane. W Polsce obowi\u0105zuje RODO (Rozporz\u0105dzenie o Ochronie Danych Osobowych) [3]. Rozporz\u0105dzenie okre\u015bla to mi\u0119dzy innymi \u017ce aby przetwarza\u0107 dane osobowe nale\u017cy uzyska\u0107 zgod\u0119 osoby do kt\u00f3rej nale\u017c\u0105 dane. Dodatkowo, zgoda ta musi by\u0107 <\/span>dobrowolna, konkretna i jednoznaczna. Dobrowolno\u015b\u0107 oznacza \u017ce nie osoba nie mo\u017ce wyra\u017ca\u0107 tej zgody pod przymusem. Aby zgoda by\u0142a jednoznaczna nie mo\u017ce mie\u0107 charakteru domniemanego. Ostatnie okre\u015blenie – konkretno\u015b\u0107 oznacza \u017ce zgoda musi dok\u0142adnie okre\u015bla\u0107 cel przetwarzania i by\u0107 wyra\u017cona oddzielnie dla ka\u017cdego celu. Dodatkowo, \u017ceby uzyska\u0107 zgod\u0119 musisz okre\u015bli\u0107: kto b\u0119dzie przetwarza\u0142 dane, mo\u017cliwo\u015bci zmiany czy sprostowania danych czy prawie do cofni\u0119cia zgody w dowolnym momencie.<\/span><\/p>\n

\"Przetwarzanie
\n\u017ar\u00f3d\u0142o: Przetwarzanie danych osobowych RODO (tatran.pl)<\/a><\/p>\n

Istniej\u0105 r\u00f3wnie\u017c normy okre\u015blaj\u0105ce sposoby w jaki nale\u017cy przechowywa\u0107 dane [4]. Do wybranych aspekt\u00f3w mo\u017cemy naliczy\u0107 obowi\u0105zek przetwarzania danych zgodnie z celami z jakimi zosta\u0142y zebrane. Nie powinni\u015bmy zbiera\u0107 r\u00f3wnie\u017c wi\u0119kszej ilo\u015bci danych ni\u017c potrzebne do wykonania cel\u00f3w przetwarzania danych. Powinni\u015bmy r\u00f3wnie\u017c dba\u0107 aby nasze dane by\u0142y odpowiednio zabezpieczone, a tak\u017ce aby by\u0142y poprawne oraz aktualne. Osoby przetwarzaj\u0105ce dane powinny r\u00f3wnie\u017c przechowywa\u0107 je w spos\u00f3b pozwalaj\u0105cy na identyfikacj\u0119 osoby oraz tylko przez okres niezb\u0119dny do uzyskania cel\u00f3w w jakich zosta\u0142y pozyskane. Normy te pozwalaj\u0105 w do\u015b\u0107 dobry spos\u00f3b uporz\u0105dkowa\u0107 zasady przetwarzania danych a tak\u017ce daj\u0105 prawa osobom kt\u00f3rych dane s\u0105 przetwarzane.<\/span><\/p>\n

Ostatnim aspektem jakim chcemy poruszy\u0107 w tym rozdziale jest scrapping stron internetowych [5]. Polega on na zbieraniu (z regu\u0142y automatycznym, przy u\u017cyciu bot\u00f3w)\u00a0 danych ze stron internetowych np. zbieraniu cen ze sklep\u00f3w internetowych. Sam scrapping jest legalny jednak musimy pami\u0119ta\u0107 o paru elementach, po pierwsze po uzyskaniu danych musimy je przetwarza\u0107 zgodnie z prawem, dotyczy to szczeg\u00f3lnie danych osobowych. Po drugie musimy upewni\u0107 si\u0119 \u017ce zarz\u0105dca strony nie zabroni\u0142 u\u017cywania bot\u00f3w czy nie ograniczy\u0142 w okre\u015blony spos\u00f3b ich mo\u017cliwego u\u017cycia. Dodatkowo, musimy pami\u0119ta\u0107 \u017ce boty s\u0105 wstanie wytworzy\u0107 bardzo du\u017cy ruch na stronie i spowodowa\u0107 jej spowolnienie czy zatrzymanie. Z tego powodu powinni\u015bmy ograniczy\u0107 pr\u0119dko\u015b\u0107 scrappowania strony lub scrappowa\u0107 j\u0105 w momencie z ma\u0142\u0105 ilo\u015bci\u0105 ruchu. Przyk\u0142adowo scrappowanie strony Centralnej Komisji Egzaminacyjnej w momencie og\u0142oszenia wynik\u00f3w matur nie b\u0119dzie najlepszym pomys\u0142em.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Algorytmy \u2013 detektory wzorc\u00f3w i pu\u0142apka uprzedze\u0144<\/span><\/h1>\n

<\/p>\n

Algorytmy sztucznej inteligencji to w gruncie rzeczy zaawansowane detektory wzorc\u00f3w. Ucz\u0105 si\u0119 na podstawie ogromnych zbior\u00f3w danych, identyfikuj\u0105c zale\u017cno\u015bci i korelacje, kt\u00f3rych cz\u0142owiek m\u00f3g\u0142by nie zauwa\u017cy\u0107. Problem w tym, \u017ce dane te cz\u0119sto nios\u0105 ze sob\u0105 nie tylko informacje, ale i uprzedzenia, wynikaj\u0105ce z ludzkich postaw, stereotyp\u00f3w i nier\u00f3wno\u015bci spo\u0142ecznych.<\/span><\/p>\n

W efekcie, zamiast obiektywnych analiz, mo\u017cemy otrzyma\u0107 systemy AI, kt\u00f3re powielaj\u0105 i utrwalaj\u0105 dyskryminuj\u0105ce wzorce. Przyk\u0142ady?<\/span><\/p>\n