前言

正如我们在第一章和第二章中讨论的，有时机器学习模型可能出错。它们可能有错误。它们可能被呈现出以前没有见过的数据，并以我们意料之外的方式行事。或者它们可能完全按设计工作，但被用于我们非常希望它们永远不要被用于的事情。

因为深度学习是如此强大的工具，可以用于很多事情，所以我们特别需要考虑我们选择的后果。哲学上对伦理的研究是对对错的研究，包括我们如何定义这些术语，识别对错行为，以及理解行为和后果之间的联系。数据伦理领域已经存在很长时间，许多学者都专注于这个领域。它被用来帮助定义许多司法管辖区的政策；它被用在大大小小的公司中，考虑如何最好地确保产品开发对社会的良好结果；它被研究人员用来确保他们正在做的工作被用于好的目的，而不是坏的目的。

因此，作为一个深度学习从业者，你很可能在某个时候会面临需要考虑数据伦理的情况。那么数据伦理是什么？它是伦理学的一个子领域，所以让我们从那里开始。