Entwerfen von datenintensiven Anwendungen (German Edition), 2nd Edition

Kapitel 14. Das Richtigetun

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KI-Systeme mit der Schönheit, Hässlichkeit und Grausamkeit der Welt zu füttern, aber zu erwarten, dass sie nur die Schönheit widerspiegeln, ist eine Fantasie.

Vinay Uday Prabhu und Abeba Birhane, „Large Datasets: A Pyrrhic Win for Computer Vision?” (2020)

Im letzten Kapitel dieses Buches wollen wir mal einen Schritt zurücktreten. Im Laufe des Buches haben wir uns mit einer Vielzahl von Architekturen für Datensysteme beschäftigt, ihre Vor- und Nachteile bewertet und Techniken zum Erstellen zuverlässiger, skalierbarer und wartbarer Anwendungen untersucht. Allerdings haben wir einen grundlegenden Teil der Diskussion ausgelassen, den wir jetzt nachholen sollten.

Jedes System wird für einen bestimmten Zweck entwickelt; jede unserer Handlungen hat sowohl beabsichtigte als auch unbeabsichtigte Konsequenzen. Der Zweck mag so einfach sein wie Geld zu verdienen, aber die Konsequenzen können weitreichend sein. Wir, die Ingenieure, die diese Systeme entwickeln, haben die Verantwortung, diese Konsequenzen sorgfältig abzuwägen und sicherzustellen, dass unsere Entscheidungen keinen Schaden anrichten.

Wir sprechen über Daten als etwas Abstraktes, aber wir müssen rememberen, dass viele Datensätze Menschen betreffen: ihr Verhalten, ihre Interessen, ihre Identität. Wir müssen solche Daten mit Menschlichkeit und Respekt behandeln. Auch ...