在今年的新闻中，关于大数据及其后果的讨论非常多，围绕信息流处理的讨论正转向诸如 隐私和偏见之类的问题。大数据时代已经从摄取和存储等技术要求转变为行动领域，在此领域中，企业需要放心使用数据，以确保数据不会产生偏见。

“我们如何保护隐私?我们如何保持正确的数据水平，以免产生偏差?我们如何使多元化发展?” Lopez Research LLC的创始人兼首席分析师Maribel Lopez(如图)问道。“下一波浪潮是围绕了解如何使用您的数据，了解如何获取第三方数据以及能够迅速做出决定并基于此更改模型的工作。”

在加利福尼亚州圣何塞举行的BigData SV活动上，洛佩兹与SiliconANGLE Media的移动直播工作室CUBE的主持人丽莎·马丁(@LuccaZara)进行了交谈。他们讨论了数据伦理学的重要性以及大型公司如何提供正确的机器学习工具来避免偏见。

数据科学道德规范

随着公司越来越多地使用诸如人工智能和机器学习之类的工具来依赖可操作的数据，一些组织开始探索有关如何分析和使用数据的行为准则和道德准则。去年秋天，彭博社(Bloomberg LP) 与BrightHive和Data for Democracy建立了合作伙伴关系，以制定数据科学家的道德准则。

洛佩兹说：“我们必须真正考虑我们在系统中的功能。” “我们假设机器将在某个时候开始为我们做出决策，我们希望确保它们拥有最好的信息来做到这一点，并且不会限制我们作为一个社会的机会。”

随着数据科学格局的发展，公司正在依靠包括云提供商(例如Amazon Web Services Inc.和Microsoft Azure)在内的供应商来提供用于业务信息分析的入门级工具。

洛佩兹说：“如果您是Microsoft，Google或Amazon，您将非常努力地确保提供的工具具有正确的道德规范，并可以帮助人们进行机器学习。” “我认为这对我们来说将是一次真正的胜利。”

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