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在过去十年中，大数据的增长为许多机遇和威胁打开了大门。大数据虽然强大，它也容易出错。目前，我们可以闪电和表面的速度处理超过TB的数据。这带来了很多机会，但也意味着我们有可能在短时间内做出错误的决定，其影响比人类过去所想象的要大。除了错误决策及其影响的威胁之外，人们还开始对技术抱有过多的信任和信任，如果这项技术出现问题，那么后果是无法想象的。

应该考虑的原则

大数据的使用带来了无数的机会，这为寻求可靠数据以提供人工智能（AI）技术的研究人员和组织提供了便捷的访问途径。使用大数据和其他形式的技术的企业和组织必须遵守与之相关的道德原则。尽管道德上的局限性和复杂性相当广泛，但以下原则应是重中之重：

• 消费者受益
您使用的数据能使所有消费者受益吗？这是一个重要的问题，在启动大数据运动之前应该计算好。道德使用数据的首要原则是确保整个过程的完成是有意并有希望为用户和研究人员提供切实利益的。在理想情况下，参与此过程的所有相关方都应从中受益。
• 进步
在这方面是否存在一种模式，可以强制执行数据最小化和持续改进的文化？随着时间的推移，进步是一项不容忽视的原则。在这方面，进步的价值可以总结为以下几种方式：持续的改进和创新，或者随着时间的推移能够提供更好的结果并最大程度地减少数据使用的能力。企业应该瞄准一个阶段，通过使用最少的数据量可以达到预期目标。遵循前面强调的进步原则将有助于消除隐藏的相关性，例如根据某些人的人口统计特征剥夺他们的权利。
• 可持续发展
应该理解和正确回答的另一个重要问题是，随着时间的推移，由数据收集的见解是否被认为是可行的。通过大数据获得的见解应该在相当长的一段时间内提供价值。在这个时代，无法持续进行数据分析可能是有用且有意义的，但随着时间的流逝将无用。条款的可持续性是一项重要的道德原则，它最终为数据随时间推移的有效性以及未来数据的有效性奠定了基础。
• 透明度
是否所有组织都认为它在数据收集阶段具有包容性和透明性？大数据组织的所有阶段都应复制这一概念。从收集到处理和分析，透明度都是必须的。实时捕获的设备生成数据的出现降低了大数据的当前规范。作为数据创建者的个人受到的影响最大，因为即使看似简单的决定也可能产生巨大影响。
• 公平
组织是否考虑过他们的数据收集将对所有有关或有关方面产生的影响？隐私保护可能有所增加，但是我们知道它们在保护您的信息方面可能没有多大作用。大数据分析通常最终会损害个人的身份，从而在他们下定决心之前就确定自己是谁。现在是时候让大数据市场的主要利益相关者分享一些见解，并讨论应该允许的预测和推断的种类以及应该最好避免的种类。

数据隐私的复杂细节

有关数据保护和隐私的法律在世界各地都不同。欧盟在这方面有一套可靠的法律，而且人们通常认为，欧盟内部的隐私要比美国的隐私强。尽管可能会夸大两者之间的差异，但在严格的数据和隐私保护方面，欧盟仍遥遥领先于美国。隐私被视为居住在欧盟的所有个人的一项基本权利。讨论了有关隐私和数据保护的详细信息，就像美国的枪支管制确实存在隐私保护问题一样，但问题的关键在于这两个法律对两个理事机构都是分开的。

许多国家中与数据保护有关的法律的多样性提出了这样一种观念，即需要制定全球公认的规范，以规范如何向用户及其数据提供隐私和保护。全球公认的规范将为数据保护设置标准和其他人遵循的途径。

以下是三个重要原则，这些原则最终可以最终导致将来发展大数据规范：

• 共享信息可以保密
仅仅因为消费者在众多平台上共享受信任的信息，并不意味着将其用于分析目的。共享信息（例如财务数据，医疗数据和地址簿数据）最好保密。
• 大数据的透明度
为了使大数据有效并在合法性和道德范围之内，数据所有者对于如何处理或出售其数据具有透明而公正的看法是有意义的。
• 大数据预测
大数据预测应该受到限制。不允许进行损害个人身份的大数据推断和预测。

法规和道德框架的基本需求是为企业推荐的务实方法。大数据将为将来进行研究和分析奠定基调，但事实是如何制定一种方法来满足本文中提到的标准。

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