4 фильма, которые должен посмотреть каждый специалист по анализу данных, и как ответственно использовать свои навыки

Вы пришли сюда в надежде найти Money Ball? Это будет немного иначе. В этой статье я выделяю 4 фильма, раскрывающих трагические последствия, которые наука о данных и связанные с ними технологии оказывают сегодня на нашу жизнь и наше общество, когда они не используются ответственно.
Шутки в сторону? наука о данных оказывает разрушительное воздействие на общество? Да. Всего несколько недель назад Wall Street Journal опубликовал серию статей, основанных на внутренней документации Facebook, в которых раскрывается ряд проблем, связанных с неправильным использованием данных, возникающих в Facebook. Как оказалось, Facebook поддерживает сети торговли людьми на своей платформе; его алгоритм ранжирования способствует дезинформации; и Instagram, принадлежащий Facebook, могут быть вредны для девочек-подростков (1, 2).

Эти проблемы создаются методами сбора данных Facebook, способом, которым Facebook разрабатывает свои алгоритмы ранжирования и используемыми метриками вовлеченности, а также набором (неудачных) решений, которые ставят прибыль выше людей. Если это не наука о данных, тогда что это?
Файлы Facebook, серия подкастов
Facebook Files, серия исследовательских подкастов, посвященная обширному массиву внутренних документов Facebook, которые …

К сожалению, «Файлы Facebook» — не первый отчет о неправомерном использовании данных и его разрушительном воздействии на наши общества. За последние несколько лет ряд книг (3, 4), фильмов (5, 6, 7, 8) и организаций (9, 10) начали повышать осведомленность об этих проблемах, подчеркивая, как неправомерное использование данных сочетается с технологии убеждения, неправильное принятие решений и отсутствие регулирования угрожают нашему здоровью, нашим средствам к существованию и нашему обществу.
Почему это важно для специалистов по данным? Мы, специалисты по обработке данных, могли бы использовать свои навыки, чтобы помочь людям и обществу. Безусловно, можно многого добиться от использования технологий, связанных с данными. Мы могли бы помогать командам, как в Money Ball. Или мы можем нанести реальный ущерб с помощью продуктов данных, которые мы создаем, если не будем использовать свои навыки ответственно. В конце концов, компаниями управляют люди, решения принимаются людьми, а алгоритмы и информационные продукты разрабатываются (некоторыми) нами, специалистами по обработке данных.

Фильмы

Следующие четыре фильма представляют собой документальные фильмы, драмы или их смесь, раскрывающие разрушительные последствия неправильного использования данных и искусственного интеллекта для различных аспектов политики, здоровья и различных секторов общества. Они раскрывают, почему продукты наносят ущерб и как компании в конечном итоге создают эти продукты. А в некоторых случаях они также предлагают предложения о том, как двигаться дальше.
Социальная дилемма
«Социальная дилемма», пожалуй, самый известный из всех документальных фильмов, получивший 7 номинаций и 2 премии «Эмми» в этом году. Социальная дилемма показывает, как платформы социальных сетей создают зависимость, манипулируют мнениями и поведением людей, распространяя теории заговора, фальшивые новости и дезинформацию. Эти проблемы возникают из-за неправильного использования технологий убеждения, направленных на то, чтобы привлечь внимание пользователей и удержать их на своих платформах как можно дольше. Алгоритмы предназначены для оптимизации времени, которое пользователи проводят на платформе и / или количества потребляемого контента, независимо от качества или точности этого контента.
Согласно фильму, платформы социальных сетей конкурируют за внимание пользователей, потому что таким образом они могут получать прибыль за счет платной рекламы, показываемой пользователям.

В фильме представлены интервью со многими бывшими сотрудниками и руководителями крупных технологических компаний, таких как Google, Facebook и Twitter, которые предлагают из первых рук увидеть, что происходит в разработке алгоритмов. Посмотреть трейлер можно здесь.

Кодированное смещение
Фильм Coded Bias — документальный фильм, удостоенный множества наград, рассказывает о путешествии исследователя MIT Media Lab Джой Буоламвини, которая обнаружила, что алгоритмы распознавания лиц на самом деле не распознают должным образом лица цветных людей и женщин. Этот вывод показывает, что инструменты искусственного интеллекта, которые мы используем и которые, как считается, максимально точно предсказывают реальную жизнь, на самом деле не работают так хорошо. По крайней мере, не для всех. Другими словами, многие из инструментов искусственного интеллекта, которые мы используем сегодня, различают, являются расистскими или сексистскими. И это имеет драматические последствия для различных секторов нашего общества.
В фильме исследуются причины предвзятости и последствия этой предвзятости для различных слоев населения, подчеркивая, что уязвимые слои общества страдают сильнее всего. Посмотреть трейлер можно здесь.