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专题|GAITC专题论坛丨Amy Bruckman：“真相”的搭建是一个社会过程( 四 )



作为数据科学家 ， 我们在真相方面 ， 面临独特的挑战 。 我们处理的不是不确定性 ， 而是概率 。 我认为 ， 我们数据科学家有这份道德责任来阐明我们所发现事物的局限性 ， 尤其是数据和模型的局限性 。 比如 ， 我们在做机器学习 ， 从数据集学习的时候 ， 结果的好坏取决于初始数据的质量 。 如果初始数据不可靠 ， 那么结果也一样不可靠 。 如果初始数据带有历史偏见 ， 那么结果也会带有历史偏见 。 输入的是垃圾 ， 输出的也是垃圾 。 我们对大数据的分析质量完全取决于我们输入的数据 。 至于模型的质量 ， 有时我们可以对现象建模 ， 我们尝试推断事务 ， 有时理想 ， 有时则不太理想 。 所以我们负有道德责任 ， 来阐明数据和模型的局限性 。 我们也尽可能创建与现实具有一定程度对应性的表述 。 如果我们阐明支持我们表述之证据的局限性 ， 或许可以帮助我们更好的分享知识 。
最后 ， 总结一下我今天演讲的内容 。 世界真实存在 ， 但我们只能通过易出差错的感官来感知现实世界 。 知识由社会共识搭建 。 真相的搭建是一个社会过程 。 社会计算研究者可以对“真相“和”知识“的本质进行更多的研究 。 如果我们对这些社会行为越多了解 ， 就越可能搭建一个更好的互联网 。

我们可以从诸如维基百科这些成功的项目中获益匪浅 。 维基百科理论上行不通 ， 但只在实践中行得通 。 希望我今天的内容能给大家带来一些启发 。 无论你是否经常使用维基百科 ， 你都可以将其视为一个展示互联网潜力的神奇模型 。
今天的演讲内容来自我正在撰写一书的第二章 。 这本书的书名叫《你应该相信维基百科吗——知识和在线社区的设计》 。 这本书将在明年由剑桥大学出版社出版 。 最后 ， 希望大家对今天的内容感兴趣 ， 或许今天的分享也能让各位对新书感兴趣 。
最后再次感谢各位 。 希望这次演讲对大家有帮助 。 也感谢我的同事和学生们 。 感谢收听！???
【来源：中国人工智能学会】
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