信息科學(xué)技術(shù)倫理與道德 課件 第四章 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)1《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》本節(jié)內(nèi)容2《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》大數(shù)據(jù)概述發(fā)展歷史主流方法現(xiàn)存問題數(shù)據(jù)輸入部分模型算法部分算法使用部分面臨挑戰(zhàn)公平隱私保護(hù)普惠本節(jié)內(nèi)容3《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》大數(shù)據(jù)概述發(fā)展歷史主流方法現(xiàn)存問題數(shù)據(jù)輸入部分模型算法部分算法使用部分面臨挑戰(zhàn)公平隱私保護(hù)普惠概述

大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。（麥肯錫全球事務(wù)所）

適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。全球信息容量增長(zhǎng)圖4《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》大數(shù)據(jù)1.0階段1.0階段：1970s-2000s數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)源于數(shù)據(jù)庫管理這一歷史悠久的領(lǐng)域早期數(shù)據(jù)分析依賴于關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(Relational

Database

Management

System,RDBMS)結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)在上世紀(jì)70年代末誕生，用于存取數(shù)據(jù)以及查詢、更新和管理關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫管理和數(shù)據(jù)倉庫(Date

Warehouse)被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)第一階段的核心組件。RMDBS的通常結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫5《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》數(shù)據(jù)來源：https:///short-history-of-big-data/大數(shù)據(jù)2.0階段2.0階段：2000s-2010s21世紀(jì)初依賴，互聯(lián)網(wǎng)和Web開始提供大量的數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析機(jī)會(huì)，網(wǎng)絡(luò)流量開始大幅擴(kuò)張?；贖TTP的web流量帶來了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量增加。

社交媒體數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和增長(zhǎng)也極大地增加了對(duì)工具、技術(shù)的需求，這些工具、技術(shù)能夠從這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有意義的信息。結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)社交媒體提供大量數(shù)據(jù)6數(shù)據(jù)來源：https:///short-history-of-big-data/《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》大數(shù)據(jù)3.0階段3.0階段：2010s-至今個(gè)人用戶的移動(dòng)設(shè)備開始大量普及，同時(shí)基于傳感器的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備開始興起。移動(dòng)設(shè)備不僅可以分析行為數(shù)據(jù)(如點(diǎn)擊和搜索查詢)，還可以存儲(chǔ)和分析基于位置的數(shù)據(jù)(gps數(shù)據(jù))。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備興起后數(shù)據(jù)量開始以前所未有的速度生成，大數(shù)據(jù)技術(shù)旨在從這些新的數(shù)據(jù)源中提取有意義和有價(jià)值的信息。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)移動(dòng)設(shè)備通信7數(shù)據(jù)來源：https:///short-history-of-big-data/《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》發(fā)展歷史總覽數(shù)據(jù)來源：https:///short-history-of-big-data/8《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》本節(jié)內(nèi)容9《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》大數(shù)據(jù)概述發(fā)展歷史主流技術(shù)現(xiàn)存問題數(shù)據(jù)輸入部分模型算法部分算法使用部分面臨挑戰(zhàn)公平隱私保護(hù)普惠大數(shù)據(jù)處理流程10《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》數(shù)據(jù)存儲(chǔ)Hadoop:

Hadoop框架被設(shè)計(jì)用來在分布式數(shù)據(jù)處理環(huán)境中存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)，使用普通的硬件和簡(jiǎn)單的編程模型。它可以存儲(chǔ)和分析不同機(jī)器上的數(shù)據(jù)，速度快，成本低。使用Hadoop的公司：MongoDB

:

MongoDB是一個(gè)使用類似JSON文檔的NoSQL程序，它提供了一種替代關(guān)系數(shù)據(jù)庫的模式，使得它能夠處理分布式架構(gòu)中大量出現(xiàn)的幾種數(shù)據(jù)類型。MongoDB的主要優(yōu)勢(shì)是靈活

性和可伸縮性。使用MongoDB的公司：11《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法回歸分析線性回歸分析

Logistic回歸分析非線性回歸等描述統(tǒng)計(jì)樣本均值、標(biāo)準(zhǔn)差、數(shù)據(jù)分布等假設(shè)檢驗(yàn)先對(duì)總體的特征做出某種假設(shè)，然后通過抽樣研究的統(tǒng)計(jì)推理，對(duì)此假設(shè)應(yīng)該被拒絕還是接受做出推斷。主成分分析從原始變量中導(dǎo)出少數(shù)幾個(gè)主成分，使它們盡可能多地保留原始變量的信息，且彼此間互不相關(guān)因子分析尋找隱藏在多變量數(shù)據(jù)中、無法直接觀察到卻影響或支配可測(cè)變量的潛在因子……大數(shù)據(jù)相關(guān)的統(tǒng)計(jì)分析方法(Statistical

analysis

methods):12《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)框架數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)關(guān)系圖數(shù)據(jù)挖掘(Data

Mining)是在大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)異常、模式和相關(guān)性，從而預(yù)測(cè)結(jié)果的過程。通過使用廣泛的技術(shù)，可以使用這些信息來增加收入、削減成本、改善客戶關(guān)系、降低風(fēng)險(xiǎn)等等。13《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》本節(jié)內(nèi)容14《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》大數(shù)據(jù)概述發(fā)展歷史主流技術(shù)現(xiàn)存問題數(shù)據(jù)輸入部分模型算法部分算法使用部分面臨挑戰(zhàn)公平隱私保護(hù)普惠由機(jī)器人評(píng)判的選美比從6000名參者中選出了大部分白人獲獎(jiǎng)?wù)?016年9月，

第一屆人工智能選美大

從互聯(lián)網(wǎng)上選出了44名優(yōu)勝者。獲獎(jiǎng)?wù)叩倪x擇引起了人們的擔(dān)憂，因?yàn)閬碜?00多個(gè)國(guó)家的6000張照片被提交，只有少數(shù)是非白人。一名有色人種獲勝者，其余非白人獲勝者為亞裔。微軟首席科學(xué)官亞歷克斯·扎沃龍科夫聲稱舉辦方使用的算法有偏見，因?yàn)樗麄冇?xùn)練算法的數(shù)據(jù)不夠多樣。數(shù)據(jù)來源:https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-3781295/Is-AI-RACIST-

Robot-judged-beauty-contest-picks-white-winners-6-000-submissions.html15《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》女性在谷歌廣告展示上被顯示高薪酬工作的概率更小162015年，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員研究結(jié)果顯示，男性比女性更有可能在網(wǎng)上看到高薪高管職位的廣告。這一發(fā)現(xiàn)是通過模擬用戶資料對(duì)谷歌的DoubleClick廣告網(wǎng)絡(luò)在第三方網(wǎng)站上提供的目標(biāo)廣告進(jìn)行分析的結(jié)果，這表明，針對(duì)性廣告中的性別歧視是真實(shí)存在的。數(shù)據(jù)來源：/women-less-likely-to-be-shown-ads-for-highpaying-jobs《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》本節(jié)內(nèi)容17《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》大數(shù)據(jù)概述發(fā)展歷史主流技術(shù)現(xiàn)存問題數(shù)據(jù)輸入部分模型算法部分算法使用部分面臨挑戰(zhàn)公平隱私保護(hù)普惠Twitter讓微軟的AI聊天機(jī)器人變成了一個(gè)“種族主義者”2016年3月，微軟在Twitter上發(fā)布了一個(gè)名為“泰伊”的聊天機(jī)器人。作為一臺(tái)人工智能機(jī)器，泰伊學(xué)會(huì)了如何根據(jù)與她交談的內(nèi)容來與人溝通。在因泰伊的種族主義言論而將其關(guān)閉后（例如稱女權(quán)主義為“邪教”和“癌癥”以及稱性別平等是女權(quán)主義等）。微軟辯稱，這些種族主義推文的部分原因是網(wǎng)絡(luò)上有人故意為之，他們?cè)噲D強(qiáng)迫泰伊進(jìn)行種族主義對(duì)話。數(shù)據(jù)來源:https:///2016/3/24/11297050/tay-microsoft-chatbot-racist18《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》面部識(shí)別技術(shù)將著名運(yùn)動(dòng)員識(shí)別為犯罪分子2019年，在馬薩諸塞州的美國(guó)公民自由聯(lián)盟(ACLU)使用一種廣泛使用的面部識(shí)別技術(shù)“Rekognition”進(jìn)行的測(cè)試中，該軟件錯(cuò)誤地將27名新英格蘭職業(yè)運(yùn)動(dòng)員與面部照片數(shù)據(jù)庫中的犯罪分子進(jìn)行了匹配。數(shù)據(jù)來源：https:///en/news/facial-recognition-technology-falsely-identifies-famous-athletes19《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》Facebook完全使用算法處理trending

topic板塊導(dǎo)致假新聞泛濫2016年，《華盛頓郵報(bào)》報(bào)道，F(xiàn)acebook在撤掉trending

topic板塊的人工編輯后，采用算法推送。然而，結(jié)果卻跟Facebook最初的預(yù)想大相徑庭。人工編輯的缺失，導(dǎo)致假新聞、標(biāo)題黨等新聞倫理失范現(xiàn)象層出不窮。數(shù)據(jù)來源:https:///news/the-intersect/wp/2016/10/12/facebook-has-repeatedly-trended-fake-news-since-firing-its-human-editors/《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》20COMPAS軟件對(duì)黑人罪犯存在種族歧視212016年5月，朱莉婭·安格溫（Julia

Angwin）對(duì)COMPAS中

的算法進(jìn)行了調(diào)查，發(fā)現(xiàn)在兩年內(nèi)沒有再次犯罪的黑人罪犯被預(yù)測(cè)再次犯罪的可能性為45%，遠(yuǎn)高于白人罪犯的23%。數(shù)據(jù)來源:https:///article/how-

we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》本節(jié)內(nèi)容22《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》大數(shù)據(jù)概述發(fā)展歷史主流技術(shù)現(xiàn)存問題數(shù)據(jù)輸入部分模型算法部分算法使用部分面臨挑戰(zhàn)公平隱私保護(hù)普惠北京市消協(xié)發(fā)布大數(shù)據(jù)“殺熟”調(diào)查餓了么飛豬等被點(diǎn)名2022年，北京市消協(xié)發(fā)布大數(shù)據(jù)“殺熟”調(diào)查。結(jié)果顯示，16個(gè)平臺(tái)、32個(gè)模擬消費(fèi)體驗(yàn)樣本，竟有14個(gè)樣本的新老賬戶價(jià)格不一致！在餓了么平臺(tái)訂購?fù)伙埖甑耐瑯语埐?，老用戶賬號(hào)不僅比新用戶賬號(hào)少了7元“雙重補(bǔ)貼”紅包，配

送費(fèi)也比新用戶少優(yōu)惠0.4元。數(shù)據(jù)來源：/xxyw/xfxw/202203/t20220301_32336.shtml23《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》特朗普?qǐng)F(tuán)隊(duì)與Cambridge

Analytica利用Facebook數(shù)據(jù)影響總統(tǒng)選舉2018年《紐約時(shí)報(bào)》報(bào)道，自2016年競(jìng)選活動(dòng)開始以來，Cambridge

Analytica公司多次收購和使用Facebook數(shù)據(jù)。通過對(duì)這些用戶數(shù)據(jù)的分析，向其推送個(gè)性化的政治虛假消息使得選舉的天平向特朗普傾斜。事件曝光后，Cambridge

Analytica相繼在英國(guó)和美國(guó)申請(qǐng)破產(chǎn)，F(xiàn)acebook向美

國(guó)聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)（FTC）支付50億美元以達(dá)成和解。數(shù)據(jù)來源：https:///2018/03/17/us/politics/cambridge-analytica-trump-campaign.html24《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》消息應(yīng)用程序Dubsmash宣布，黑客竊取了近1.62億用戶的賬戶信息2019年2月25日，開發(fā)

Dubsmash的公司報(bào)告稱，2018年12月，全球有1.62億用戶賬戶被攻破。數(shù)據(jù)泄露中的信息包含個(gè)人身份信息，如用戶位置、用戶名、密碼、電話號(hào)碼、姓名等。Dubsmash在發(fā)布會(huì)上表示，自2

月初以來，用戶信息就在暗網(wǎng)上出售。數(shù)據(jù)來源:/blog/dubsmash-accounts-hacked25《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》零售商的懷孕預(yù)測(cè)2012年2月，零售商Target發(fā)現(xiàn)一名明尼阿波利斯市的高中女子購買母嬰商品的次數(shù)增加。于是零售商的數(shù)據(jù)分析部門精確預(yù)測(cè)了該女子已經(jīng)懷孕，于是經(jīng)常給她發(fā)一些優(yōu)惠券和對(duì)應(yīng)的商品，這甚至比她爸爸知道的還要早。Target的客戶營(yíng)銷分析部門根據(jù)消費(fèi)者的消費(fèi)情況與消費(fèi)者保持一致，他們可以預(yù)測(cè)他們生活中的重大變化。這引起了人們對(duì)于數(shù)據(jù)隱私的擔(dān)憂。數(shù)據(jù)來源:https://www.dailymail.co.uk/news/article-2102859/How-Target-knows-shoppers-pregnant--figured-teen-father-did.html26《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》本節(jié)內(nèi)容27《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》大數(shù)據(jù)概述發(fā)展歷史主流技術(shù)現(xiàn)存問題數(shù)據(jù)輸入部分模型算法部分算法使用部分面臨挑戰(zhàn)公平隱私保護(hù)普惠阿勒格尼縣算法28《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》

阿勒格尼縣兒童、青年和家庭辦公室的工作人員會(huì)收到關(guān)于兒童虐待的舉報(bào)、求助電話，往常，他們需要依據(jù)舉報(bào)電話的內(nèi)容判斷是否需要介入電話中涉及的家庭。

1999年，該地建成了集中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫，定期從各種政府機(jī)構(gòu)和州公共援助項(xiàng)目（包括警察局、監(jiān)獄、住房管理局、失業(yè)補(bǔ)償辦公室等29個(gè)機(jī)構(gòu)）收取數(shù)據(jù)摘錄。

2012年起，該縣所在的州開始逐步推行使用自動(dòng)篩選分級(jí)系統(tǒng)，預(yù)測(cè)兒童受到虐待的風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行分級(jí)。系統(tǒng)會(huì)輸出一個(gè)0-20的數(shù)字，數(shù)字越高受虐待可能性越高。如果一個(gè)家庭的AFST風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分超過

20，那么系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)調(diào)查，除非主管人員阻止。調(diào)查將涉及更多的家庭信息收集和實(shí)地調(diào)研，甚至包括對(duì)家庭采取干預(yù)措施。來源：《自動(dòng)不平等》[美]弗吉尼亞·尤班克斯著；李明倩譯.商務(wù)印書館AFST家庭篩查工具工作人員人工判斷機(jī)器判斷導(dǎo)入警報(bào)信息KIDS數(shù)據(jù)庫每個(gè)家庭的信息。包含人口統(tǒng)計(jì)、援助項(xiàng)目、犯罪記錄、醫(yī)療記錄等等舉報(bào)電話等是否介入待預(yù)測(cè)家庭的信息29《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》現(xiàn)象30《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》

現(xiàn)象一：系統(tǒng)可以提供關(guān)于兒童受虐待風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)分，卻不能提供出更多有用的信息來指導(dǎo)工作人員的決策。

工作人員遇到了這樣的情況，有兩個(gè)小孩分別被機(jī)器給出5分和14分的危險(xiǎn)程度，然而工作人員依據(jù)相關(guān)信息和經(jīng)驗(yàn)判斷給出的分?jǐn)?shù)分別是4和6分。

事實(shí)上，被機(jī)器強(qiáng)制啟動(dòng)的調(diào)查（大于20分）中，有28%被主管人員取消；而剩下的調(diào)查中，只有一半被證實(shí)。現(xiàn)象31《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》

現(xiàn)象二：數(shù)據(jù)庫中的信息雖然來源甚廣（警察局、監(jiān)獄、住房管理局、失業(yè)補(bǔ)償辦公室等），但是所收集的范圍卻是有限的，因?yàn)樗话四切┦褂霉操Y源者的信息。貧困的家庭因?yàn)樯婕暗礁嗟母＠?、補(bǔ)貼等各類公共服務(wù)而被收集了更多的信息，相比之下，中產(chǎn)階級(jí)家庭被收集的信息則少得多。這不僅造成了數(shù)據(jù)的偏差，也引起了對(duì)不公平的隱私權(quán)的討論。現(xiàn)象32《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》

現(xiàn)象三：地理位置偏僻可能是虐待兒童的一個(gè)重要因素，但它卻不會(huì)出現(xiàn)在數(shù)據(jù)集合中，因?yàn)榘⒗崭衲峥h獲得公共服務(wù)的大多數(shù)家庭生活在密集的的城市街區(qū)。那些住在偏遠(yuǎn)郊區(qū)、沒有人曾為之打過熱線電話報(bào)告情況的家庭并不顯示在系統(tǒng)之中。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)33《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》公平：通過大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)得出的結(jié)果是否公平合理？隱私保護(hù)：大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要收集大量的數(shù)據(jù)，這是否會(huì)侵犯?jìng)€(gè)人隱私？普惠：大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的紅利是否能遍及每一個(gè)公民不公平的產(chǎn)生與應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)輸入模型預(yù)測(cè)結(jié)果使用訓(xùn)練模型所使用的數(shù)據(jù)本身不全面、有偏差機(jī)器學(xué)習(xí)模型考慮的參數(shù)不完整、不準(zhǔn)確使用模型的目的是為了將人標(biāo)簽化、做分類應(yīng)對(duì)措施算法、數(shù)據(jù)透明化依法監(jiān)督、監(jiān)管提升道德觀念重視社會(huì)監(jiān)督34《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》大數(shù)據(jù)技術(shù)的倫理維度35大數(shù)據(jù)技術(shù)與社會(huì)實(shí)踐的互動(dòng)，形成了大數(shù)據(jù)技術(shù)的不同倫理維度和價(jià)值關(guān)懷。大數(shù)據(jù)的倫理維度，表現(xiàn)為其對(duì)社會(huì)發(fā)展的作用從損害、不損害、維護(hù)到提升的演變過程。第一個(gè)維度，資本與技術(shù)以自我增值和自身發(fā)展為核心任務(wù)，為經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)而不惜損害社會(huì)利益。第二個(gè)維度，隨著國(guó)家立法的不斷完善，大數(shù)據(jù)技術(shù)受到法律約束，隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)真實(shí)等成為最低限度的倫理要求。

第三個(gè)維度，數(shù)字化時(shí)代下，數(shù)據(jù)已成為一個(gè)國(guó)家重要的生產(chǎn)要素和基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，與經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域融合應(yīng)用的成熟度和創(chuàng)新能力不斷提升。第四個(gè)維度，大數(shù)據(jù)積極主動(dòng)地推動(dòng)社會(huì)發(fā)展，體現(xiàn)了“科技向善”的重大轉(zhuǎn)變。來源：/view/5f769ae1588102d276a20029bd64783e09127db3.html倫理維度損害

不損害

維護(hù)

提升主體特征破壞性（obstructive）消極性（inactive）積極性（active）主動(dòng)性（proactive）指導(dǎo)原則以商業(yè)利潤(rùn)為核心以法律為準(zhǔn)繩以政府為主導(dǎo)公眾深度參與倫理實(shí)踐大數(shù)據(jù)殺熟、數(shù)據(jù)質(zhì)量瑕疵（造假）隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)真實(shí)開放共贏與大數(shù)據(jù)紅利關(guān)注人的自由、尊嚴(yán)與平等價(jià)值關(guān)懷經(jīng)濟(jì)利益至上數(shù)據(jù)真實(shí)安全科學(xué)高效運(yùn)用創(chuàng)造共享價(jià)值《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》隱私保護(hù)36《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》《個(gè)人信息保護(hù)法》對(duì)隱私的保護(hù)新華社發(fā)勾建山作《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》37《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》公民的自我保護(hù)38數(shù)據(jù)來源：https:///2020/01/29/techno

logy/facebook-privacy-lawsuit-earnings.htmlFacebook提供的“標(biāo)記”功能中，通過使用人臉匹配程序預(yù)測(cè)用戶照片中的人名。在未經(jīng)許可的情況下，它直接使用了用戶的在網(wǎng)上的照片用于預(yù)測(cè)。2015年，F(xiàn)acebook涉嫌未經(jīng)用戶許可收集和存儲(chǔ)用戶面部數(shù)字掃描信息和其他生物信息而遭到了約160萬名受影響用戶的代表的集體訴訟。最終，F(xiàn)acebook將支付6.5億美元來達(dá)成和解。《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》Facebook隱私條例（節(jié)選）39數(shù)據(jù)來源：https:///privacy/explanation/《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》支付寶生物識(shí)別服務(wù)通用規(guī)則40《信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展倫理與道德》普惠享受大數(shù)據(jù)的前提——網(wǎng)絡(luò)與終端41