大約在去年這個時候，我向DATAVERSITY團隊提出了這個每月專欄的想法，主題是數據倫理。這段時間以來，有很多有趣的問題值得探討，我也很享受寫作這個主題的實際和哲學方面。隨著今年的結束和新年的到來，我想分享一些想法，問題是：
你如何能更深入了解數據和人工智慧（AI）倫理？
這是我轉向告訴你一些我與DATAVERSITY合作推出的新課程，並推薦一些假期閱讀的好書。
介紹數據和人工智慧倫理學習計畫
如果你和我一樣，可能已經在思考明年想要學習的新技能和專業發展機會。我很高興能與DATAVERSITY合作，提供三門新課程，這些課程組成了一個數據和人工智慧倫理的學習計畫。我的一個目標是讓更多人了解數據和人工智慧倫理，這樣我們就能將這些工作融入數據和人工智慧的治理議程中。如果你喜歡這個專欄，我相信你會喜歡這些課程。
假期閱讀推薦
有很多精彩的書籍可以學習數據、人工智慧倫理和相關主題。以下是一些對我學習非常重要的書籍。有些是經典之作，有些是較新的作品，有些更學術化，而另一些則更容易接觸。所有這些書籍都提供了有價值的見解，幫助你更好地理解數據在人工智慧系統中的使用方式及其對我們世界的影響。
《壓迫的算法》（Algorithms of Oppression）作者：Safiya Umoja Noble – “這是該領域的經典，幫助我走上了目前的職業道路”
《人工智慧的地圖》（Atlas of AI）作者：Kate Crawford – “揭示數據和人工智慧系統的物質性”
《雲端倫理》（Cloud Ethics）作者：Louise Amoore – “探討我們的倫理如何與算法交織在一起”
《數據良知》（Data Conscience）作者：Brandeis Hill Marshall – “技術指導與實際倫理指導的美妙結合”
《歧視數據》（Discriminating Data）作者：Wendy Hui Kyong Chun – “美麗地展示了歧視如何編碼在數據和網絡中”
《我們如何成為數據》（How We Became Our Data）作者：Colin Koopman – “從出生證明到我們的數位平台 – 我們都是資訊人” （我的部落格上有更深入的評論）
《正義》（Justice）作者：Michael Sandel – “這不是一本數據或人工智慧的書，但深入探討了正義問題，對倫理思考是必要的”
《監控資本主義的時代》（The Age of Surveillance Capitalism）作者：Shoshana Zuboff – “一本我經常回顧的書，集中於數據和算法的經濟及社會政治方面”
《人工智慧的鏡子》（The AI Mirror）作者：Shannon Vallor – “對人工智慧更好的隱喻，呼籲我們擁抱人性”
《數據革命》（The Data Revolution）作者：Rob Kitchin – “批判性理解數據如何構建的經典入門書”
如果你有閱讀建議，請告訴我。我計劃在新的一年繼續這個專欄，期待解答更多挑戰性的數據和人工智慧問題。在此之前，祝你和你的家人在這個假期季節一切順利。
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我很想聽聽你的數據困境或人工智慧倫理問題。你可以發送郵件到hello@ethicallyalignedai.com，或在LinkedIn上與我聯繫。我會保密所有詢問，並刪除任何可能敏感的信息，因此請隨意保持問題的高層次和匿名。
這個專欄不是法律建議。提供的信息僅供教育用途。人工智慧和數據的監管是一個不斷發展的領域，任何有具體問題的人應該尋求法律專業人士的建議。
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