| 课程号 |
03033950 |
学分 |
2 |
| 英文名称 |
Information Ethics and Privacy Protection |
| 先修课程 |
无 |
| 中文简介 |
信息伦理与隐私保护问题在大数据和智能时代日益凸显，比如数据标签与分类隐藏的种族歧视、数据画像对隐私的滥用、智能系统对人的替代与超越、政治中的选举操控、物联网涉及的隐私侵犯等。本门课程，将向学生们介绍各类信息伦理与隐私保护问题，并与学生们一起探讨这些问题可能带来的商业、政治、社会、与个人方面的影响。这门课旨在锻炼并提升学生独立思考能力，让学生们掌握一些批判性思维方法去考虑大数据与智能时代的信息伦理与隐私保护问题，使其学生们能够对这些问题进行一定深度上的思考与反省 |
| 英文简介 |
Information ethics and privacy problems are becoming increasingly significant in the Big Data and Artificial Intelligence (AI) era, such as the racial discrimination hidden in the data categorization, privacy intrusion by data profilization, AI’s substitution and superiority over humans, data manipulation in political campaigns, and privacy violations in the Internet of Things (IoT). This course aims to introduce various Information ethics problems to students and discuss with them about the impacts and consequences of these problems on commerce, politics, society, and personal lives. This course will strengthen students’ independent thinking and train them with the methods to critique and reflect on information ethics in the Big Data and AI era |
| 开课院系 |
信息管理系 |
| 通选课领域 |
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| 是否属于艺术与美育 |
否 |
| 平台课性质 |
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| 平台课类型 |
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| 授课语言 |
中文 |
| 教材 |
信息伦理学,沙勇忠,国家图书馆出版社,2004,信息伦理学,(英)弗洛里迪著。薛平译,上海译文出版社,2018, |
| 参考书 |
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| 教学大纲 |
本课程的基本目的有如下几个方面：
1. 使学生了解并思考大数据与智能时代中的国内外各种信息伦理与隐私保护问题，比如商业环境中的数据歧视、智能系统面临的道德困境、各类信息采集行为涉及的隐私问题等
2. 向学生介绍一些经典伦理学理论以及如何用它们去解释或批判现实中的一些信息伦理与隐私保护问题
3. 培养学生独立思考的能力，并使学生能掌握一定的批判性思维方法，使其能对技术发展与信息伦理的相互影响与制约有自己的批判与见解
4. 增强学生的学术文章阅读与写作能力
第1章 导论：信息伦理的基本问题（2学时）
- 课程介绍：大数据与智能时代中的伦理问题概述
案例与讨论：自动驾驶、刷脸支付、舆情监控 – 科技向“善”吗？
第2章 经典伦理学理论与现实问题（6学时）
- 功利主义概述（2学时）
讨论：大数据与智能时代我国“最广大人民群众的利益”有哪些？
- 康德伦理学概述（2学时）
讨论：如何对待2.5亿没有智能手机的国人？
- 亚里斯多德伦理学中的公正问题概述（2学时）
讨论：我国个人信息保护法 – 谁最适合保护个人信息？
第3章 大数据中的伦理问题（8学时）
- “We Are Data”: 当人成为“数据”（2学时）
讨论：我们是否会被数据预测与操控
- “Hacking the Election”: Cambridge Analytica对2016美国大选的影响（2学时）
讨论：大数据对政治选举与治理的影响
- “Categorization”: 数据对人的标签化（2学时）
讨论：“恐怖分子”与Emoji – 这些标签合理吗
- “Subjectivity”: 人的主观性与数据客观性之间的矛盾（2学时）
讨论：我们眼中的自己与各种数据分析中的“我们”有何区别
第4章 智能时代中的伦理问题（8学时）
- 自动驾驶中的伦理原理（2学时）
讨论：自动驾驶中的“电车难题”（Trolly problem）
- 基于大数据的警察执法中的伦理问题（以美国为例）（2学时）
讨论：PredPol系统能预测罪犯吗
- 机器学习中的伦理问题（2学时）
讨论：从AlphaGo到Westworld（按：西部世界是美国一部关于智能时代发展的科幻电视剧）
- 自我监测（“Self-tracking”）中的伦理问题（2学时）
讨论：我国物联网发展与个人信息的社会化、商业化与政治化
第5章 隐私保护问题（8学时）
- 国外关于隐私的主要定义与理论（2学时）
讨论：我们该如何理解隐私？
- 国内关于隐私的研究现状（2学时）
讨论：“刷脸”的利弊
- 隐私研究的新热点 （1）：众包、物联网（2学时）
讨论：大数据时代，我们应该如何看待与保护个人隐私？(1)
- 隐私研究的新热点 （2）：电商、自媒体（2学时）
讨论：大数据时代，我们应该如何看待与保护个人隐私？(2)
第6章 总结与展望（2学时）
- 课程总结
讨论：对信息伦理问题的展望
教学方式分三个模块，各比重如下：
- 课堂讲授（40%）
- 讨论（30%）
- 文献阅读：将在每章之前布置学生阅读，让学生为讨论及论文做准备（30%）
- 课堂出席及讨论：课堂与线上讨论均可 (30%）
- 平时作业：四篇小论文（选其中三篇分数最高的算入成绩）（30%）
- 期末报告：一篇大论文（40%）
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| 教学评估 |
夏汇川：
学年度学期：20-21-2，课程班：信息伦理与隐私保护1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.5，课程得分分数段：90-95；
学年度学期：21-22-2，课程班：信息伦理与隐私保护1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.5，课程得分分数段：85-90；
学年度学期：22-23-2，课程班：信息伦理与隐私保护1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.25，课程得分分数段：85-90；
学年度学期：23-24-2，课程班：信息伦理与隐私保护1，课程推荐得分：null，教师推荐得分：null，课程得分分数段：null；
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