viethaitruong
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** Đạo đức khoa học dữ liệu: Điều hướng cảnh quan đạo đức của các kỹ năng CNTT **
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, với các ứng dụng mới được phát triển mọi lúc.Sự tăng trưởng này đã mang theo một số thách thức đạo đức, vì các nhà khoa học dữ liệu vật lộn với cách sử dụng các kỹ năng của họ một cách có trách nhiệm.
Một trong những thách thức lớn nhất là tiềm năng cho sự thiên vị trong các mô hình khoa học dữ liệu.Các nhà khoa học dữ liệu phải cẩn thận để tránh sử dụng dữ liệu thiên vị và họ cũng phải nhận thức được những cách thức mà các mô hình của họ có thể duy trì sự thiên vị.Ví dụ, một mô hình được đào tạo về dữ liệu từ dân số chủ yếu là người da trắng có thể không thực hiện tốt dữ liệu từ một dân số đa dạng hơn.
Một thách thức đạo đức khác là sự cần thiết của các nhà khoa học dữ liệu để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.Các nhà khoa học dữ liệu phải cẩn thận không chia sẻ thông tin cá nhân mà không có sự đồng ý của các cá nhân liên quan.Họ cũng phải nhận thức được tiềm năng cho các mô hình của họ được sử dụng để theo dõi và giám sát các cá nhân.
Cuối cùng, các nhà khoa học dữ liệu phải chú ý đến tác động tiềm năng của công việc của họ đối với xã hội.Ví dụ, một mô hình được sử dụng để dự đoán hành vi tội phạm có thể có tác động tiêu cực đến những người bị buộc tội sai về tội phạm.Các nhà khoa học dữ liệu phải cẩn thận để xem xét các hậu quả tiềm tàng của công việc của họ trước khi họ đưa nó vào thực tế.
Có một số tài nguyên có sẵn để giúp các nhà khoa học dữ liệu điều hướng các thách thức đạo đức trong lĩnh vực của họ.[Hiệp hội máy móc điện toán (ACM)] (Association for Computing Machinery) đã phát triển một bộ các nguyên tắc đạo đức cho các nhà khoa học dữ liệu và [IEEE] (https://www.ieee.org/)đã xuất bản một quy tắc đạo đức cho các kỹ sư phần mềm.Ngoài ra còn có một số khóa học và hội thảo trực tuyến có thể giúp các nhà khoa học dữ liệu tìm hiểu về thực tiễn khoa học dữ liệu đạo đức.
Bằng cách nhận thức được những thách thức đạo đức của khoa học dữ liệu và bằng cách thực hiện các bước để giải quyết những thách thức này, các nhà khoa học dữ liệu có thể giúp đảm bảo rằng công nghệ mạnh mẽ này được sử dụng cho tốt.
**Người giới thiệu**
* [Quy tắc đạo đức và hành vi chuyên nghiệp ACM] (The Code affirms an obligation of computing professionals to use their skills for the benefit of society.)
* [Mã đạo đức của IEEE] (https://www.ieee.org/about/ieee/whatis/ethics/code.html)
* [Đạo đức dữ liệu cho các nhà khoa học dữ liệu] (https://www.coursera.org/specializations/data-ethics)
* [Khoa học dữ liệu đạo đức] (https://www.edx.org/cference/ethical-data-science)
[ENGLISH]:
**Data Science Ethics: Navigating the Moral Landscape of IT Skills**
Data science is a rapidly growing field, with new applications being developed all the time. This growth has brought with it a number of ethical challenges, as data scientists grapple with how to use their skills responsibly.
One of the biggest challenges is the potential for bias in data science models. Data scientists must be careful to avoid using biased data, and they must also be aware of the ways in which their models can perpetuate bias. For example, a model that is trained on data from a predominantly white population may not perform well on data from a more diverse population.
Another ethical challenge is the need for data scientists to protect the privacy of their users. Data scientists must be careful not to share personal information without the consent of the individuals involved. They must also be aware of the potential for their models to be used to track and surveil individuals.
Finally, data scientists must be mindful of the potential impact of their work on society. For example, a model that is used to predict criminal behavior could have a negative impact on people who are falsely accused of crimes. Data scientists must be careful to consider the potential consequences of their work before they put it into practice.
There are a number of resources available to help data scientists navigate the ethical challenges of their field. The [Association for Computing Machinery (ACM)](https://www.acm.org/) has developed a set of ethical principles for data scientists, and the [IEEE](https://www.ieee.org/) has published a code of ethics for software engineers. There are also a number of online courses and workshops that can help data scientists learn about ethical data science practices.
By being aware of the ethical challenges of data science, and by taking steps to address these challenges, data scientists can help to ensure that this powerful technology is used for good.
**References**
* [ACM Code of Ethics and Professional Conduct](https://www.acm.org/code-of-ethics)
* [IEEE Code of Ethics](https://www.ieee.org/about/ieee/whatis/ethics/code.html)
* [Data Ethics for Data Scientists](https://www.coursera.org/specializations/data-ethics)
* [Ethical Data Science](https://www.edx.org/course/ethical-data-science)
** Đạo đức khoa học dữ liệu: Điều hướng cảnh quan đạo đức của các kỹ năng CNTT **
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, với các ứng dụng mới được phát triển mọi lúc.Sự tăng trưởng này đã mang theo một số thách thức đạo đức, vì các nhà khoa học dữ liệu vật lộn với cách sử dụng các kỹ năng của họ một cách có trách nhiệm.
Một trong những thách thức lớn nhất là tiềm năng cho sự thiên vị trong các mô hình khoa học dữ liệu.Các nhà khoa học dữ liệu phải cẩn thận để tránh sử dụng dữ liệu thiên vị và họ cũng phải nhận thức được những cách thức mà các mô hình của họ có thể duy trì sự thiên vị.Ví dụ, một mô hình được đào tạo về dữ liệu từ dân số chủ yếu là người da trắng có thể không thực hiện tốt dữ liệu từ một dân số đa dạng hơn.
Một thách thức đạo đức khác là sự cần thiết của các nhà khoa học dữ liệu để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.Các nhà khoa học dữ liệu phải cẩn thận không chia sẻ thông tin cá nhân mà không có sự đồng ý của các cá nhân liên quan.Họ cũng phải nhận thức được tiềm năng cho các mô hình của họ được sử dụng để theo dõi và giám sát các cá nhân.
Cuối cùng, các nhà khoa học dữ liệu phải chú ý đến tác động tiềm năng của công việc của họ đối với xã hội.Ví dụ, một mô hình được sử dụng để dự đoán hành vi tội phạm có thể có tác động tiêu cực đến những người bị buộc tội sai về tội phạm.Các nhà khoa học dữ liệu phải cẩn thận để xem xét các hậu quả tiềm tàng của công việc của họ trước khi họ đưa nó vào thực tế.
Có một số tài nguyên có sẵn để giúp các nhà khoa học dữ liệu điều hướng các thách thức đạo đức trong lĩnh vực của họ.[Hiệp hội máy móc điện toán (ACM)] (Association for Computing Machinery) đã phát triển một bộ các nguyên tắc đạo đức cho các nhà khoa học dữ liệu và [IEEE] (https://www.ieee.org/)đã xuất bản một quy tắc đạo đức cho các kỹ sư phần mềm.Ngoài ra còn có một số khóa học và hội thảo trực tuyến có thể giúp các nhà khoa học dữ liệu tìm hiểu về thực tiễn khoa học dữ liệu đạo đức.
Bằng cách nhận thức được những thách thức đạo đức của khoa học dữ liệu và bằng cách thực hiện các bước để giải quyết những thách thức này, các nhà khoa học dữ liệu có thể giúp đảm bảo rằng công nghệ mạnh mẽ này được sử dụng cho tốt.
**Người giới thiệu**
* [Quy tắc đạo đức và hành vi chuyên nghiệp ACM] (The Code affirms an obligation of computing professionals to use their skills for the benefit of society.)
* [Mã đạo đức của IEEE] (https://www.ieee.org/about/ieee/whatis/ethics/code.html)
* [Đạo đức dữ liệu cho các nhà khoa học dữ liệu] (https://www.coursera.org/specializations/data-ethics)
* [Khoa học dữ liệu đạo đức] (https://www.edx.org/cference/ethical-data-science)
[ENGLISH]:
**Data Science Ethics: Navigating the Moral Landscape of IT Skills**
Data science is a rapidly growing field, with new applications being developed all the time. This growth has brought with it a number of ethical challenges, as data scientists grapple with how to use their skills responsibly.
One of the biggest challenges is the potential for bias in data science models. Data scientists must be careful to avoid using biased data, and they must also be aware of the ways in which their models can perpetuate bias. For example, a model that is trained on data from a predominantly white population may not perform well on data from a more diverse population.
Another ethical challenge is the need for data scientists to protect the privacy of their users. Data scientists must be careful not to share personal information without the consent of the individuals involved. They must also be aware of the potential for their models to be used to track and surveil individuals.
Finally, data scientists must be mindful of the potential impact of their work on society. For example, a model that is used to predict criminal behavior could have a negative impact on people who are falsely accused of crimes. Data scientists must be careful to consider the potential consequences of their work before they put it into practice.
There are a number of resources available to help data scientists navigate the ethical challenges of their field. The [Association for Computing Machinery (ACM)](https://www.acm.org/) has developed a set of ethical principles for data scientists, and the [IEEE](https://www.ieee.org/) has published a code of ethics for software engineers. There are also a number of online courses and workshops that can help data scientists learn about ethical data science practices.
By being aware of the ethical challenges of data science, and by taking steps to address these challenges, data scientists can help to ensure that this powerful technology is used for good.
**References**
* [ACM Code of Ethics and Professional Conduct](https://www.acm.org/code-of-ethics)
* [IEEE Code of Ethics](https://www.ieee.org/about/ieee/whatis/ethics/code.html)
* [Data Ethics for Data Scientists](https://www.coursera.org/specializations/data-ethics)
* [Ethical Data Science](https://www.edx.org/course/ethical-data-science)
