انسَ أخلاقيات البيانات — المعركة الحقيقية تدور حول من يملك البنية التحتية

لقد تأثر الخطاب المعاصر حول حوكمة البيانات بمثالية البيانات التي تتعامل مع البيانات باعتبارها في المقام الأول منتجًا اجتماعيًا وتقنيًا قانونيًا. هناك اختلافات في مثالية البيانات، مثل أخلاقيات البيانات، و"التدفق الحر مع الثقة"، وإزالة الاستعمار من البيانات، والنسوية في البيانات، وتطوير الذكاء الاصطناعي الأخلاقي وغيرها التي تشير أساسًا إلى أن الكثير من العواقب الاجتماعية والسياسية والاقتصادية لعصرنا الرقمي يمكن إدارتها من خلال آليات الشفافية والعدالة والتوافق الأخلاقي. هذه حالة من العمى الهيكلي. هنا، أقترح واقعية البيانات كتصحيح ضروري، يتطلب تحولًا في التركيز من أفكار الإنصاف الحسابي إلى الحقائق الأكثر ملموسة لملكية البنية التحتية، ورافعة التوحيد القياسي، والقدرة الاستراتيجية على إدارة هذا الأصل غير القابل للاستبدال.

يتطلب هذا الاعتراف بالمبادئ الخمسة الرئيسية التالية لواقعية البيانات:

1) العالم موجود والبيانات هي اتصالنا الوحيد به.

إنكار هذا يعني التخلي عن المشروع المعرفي - قد تكون البيانات غير مثالية، مشكلة، وسيطة - ولكنها اتصال بالعالم على أي حال. بمجرد أن نقبل الدور الأساسي للبيانات كواجهات للواقع، تتطلب واقعية البيانات إتاحة وصول واسع وفعال من حيث التكلفة إلى البيانات. الهدف هو إنشاء وتعظيم فائدة مشاعات البيانات مع تقليل المخاطر النظامية. اليوم، تحتاج شركات الذكاء الاصطناعي والمطورون إلى وضوح بشأن البيانات التي يمكنهم استخدامها وكيفية استخدامها. سيزيل إطار المصادر التيسيري التهديد المستمر بالتقاضي، مما يسمح لفرق التطوير بالتركيز على جودة وأداء نماذجهم بدلاً من القلق بشأن إدارة المخاطر القانونية. يخنق اختناق البيانات العامة الحالي المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي.

هذا التركيز على "جعل الأشياء تعمل" يعني أن واقعية البيانات تدعو إلى سياسات تضفي الشرعية على جمع البيانات المتاحة للجمهور. الغموض القانوني الحالي وتشويه سمعة الأخلاقيين يشل الشركات الناشئة. بالتأكيد، يجب أن تكون هناك معايير تقنية واضحة للكشط (حدود المعدل، الالتزام بملف robots.txt، إخفاء الهوية الإلزامي، استبعاد البيانات الحساسة وغير الضرورية، إلخ)، ولكن من خلال خفض تكلفة الوصول الأساسي إلى البيانات وإنشاء مشاعات البيانات، يمكن للدول أن تجبر شركات الذكاء الاصطناعي على التنافس على النمذجة المتفوقة، والتطبيق السياقي، والابتكار الخوارزمي - بدلاً من التنافس على من هو أكبر وأسوأ محتكر للبيانات الملكية.

بدلاً من ذلك، هناك حاجة إلى مزيد من الاستثمار العام والخاص في مجموعات البيانات العامة المنسقة والسياقية. يمكن لمجموعات البيانات المدققة هذه أن تخفض تكلفة مصادر البيانات الأولية للشركات الناشئة وتخلق معيارًا موحدًا لتطوير النماذج، مما يحل محل جهود الكشط المكلفة والمخصصة والمحفوفة بالمخاطر القانونية. يجب أن تفرض السياسة التنظيمية هنا مشاركة البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات الموحدة للبيانات ذات المصلحة العامة الأساسية التي تحتفظ بها الاحتكارات الطبيعية من خلال تحفيز المساهمة الطوعية لمجموعات البيانات عالية الجودة مجهولة المصدر في المشاعات مفتوحة المصدر. علاوة على ذلك، إذا كانت البيانات هي اتصالنا بالعالم، فإن الاعتماد المفرط على مقاييس محددة يمكن أن يشوه الإشارات، لذلك تتطلب واقعية البيانات أيضًا التقاطًا شاملًا للواقع يتضمن رؤى نوعية وتعددية المؤشرات.

2) البيانات موجودة مع العالم.

هذا يعني أن إنتاج البيانات يتم وضعه وتصفيته من خلال البيئة - البيانات ليست تجريدًا بل مورد حيوي يأتي من مكان ما، ويتم إنشاؤه بواسطة شخص ما، ويتم تشكيله بواسطة الأدوات والبروتوكولات والقوة. البيانات لا تمثل الواقع فحسب، بل تنفذه أيضًا - خاصة مع أتمتة المزيد والمزيد من أنظمة المعلومات - تشكل البيانات الخطاب العام، وتبلغ السياسة، وتعدل سلوك الإنسان والآلة الحقيقي. المادية للبنى التحتية للبيانات بعيدة كل البعد عن الزوال، يتم تخزين البيانات وتداولها والحفاظ عليها بواسطة أنظمة مادية تترك بصمة بيئية وجيوسياسية كبيرة. بما أن كل تفاعل يترك أثرًا - تتطلب واقعية البيانات أن نعترف بأن البيانات لا يتم "جمعها" ببساطة ولكن نشأتها وإنتاجها مهيكل. عندما تركز مدارس مثالية البيانات على الحجج الأخلاقية حول البيانات، فإنها تقبل أيضًا الهيمنة البنيوية للمهيمنين الحاليين (وأولوياتهم الأخلاقية) كمقدمة لا يمكن تغييرها، وتسعى إلى تحسين نظام القوة السائد بدلاً من تحدي أسسه.

لذلك، يجب على دولة واقعية البيانات الناجحة أن تعزز "نظرة دائمة للسياسة" مطلوبة لدمج مسار التطورات التكنولوجية العالمية في حساباتها الاستراتيجية الخاصة، وإعطاء الأولوية لتطوير المعايير التقنية السيادية وحتى معايير الإدارة المحيطة بالبيانات، وربط الجغرافيات الصناعية الرقمية صراحة بأهداف الأمن القومي. تمامًا كما أن العالم به فائزون وخاسرون، فإن المجتمع الرقمي به قوى بيانات ومقاطعات بيانات.

3) العالم يتسرب.

واقعية البيانات ليست دفاعًا عن المراقبة أو لوحات المعلومات أو جداول البيانات أو الحوكمة التكنوقراطية. إنها دفاع عن الواقع كشيء خارجي عن الخطاب والتصميم البشري - شيء يمكن أن يقاوم ويفاجئ ويزيف نماذجنا. لهذه الغاية، ترفض واقعية البيانات اتجاهين سائدين:

التجريبية الساذجة - فكرة أن البيانات "تتحدث عن نفسها"، وأن الأرقام محايدة، والقياس بريء. هذه النظرة تفشل في مراعاة السياق أو التحيزات أو التفسير.

البنائية الراديكالية - وجهة النظر التي ترى أن البيانات ليست سوى بنى محملة بالقوة، تشكلها بالكامل الأيديولوجيا والسرد والموقف. هذه النظرة تمحو العالم وتنهار نظرية المعرفة في السياسة، غالبًا من أجلها.

يرفض الموقف الواقعي كلاً من الإيمان الأعمى في التحويل إلى بيانات والعدمية للنسبية المطلقة. لا تنكر واقعية البيانات السياق أو الأيديولوجيا أو البنية. إنها تصر على أنه، حتى من خلال تلك، يتسرب العالم. قراءة درجة الحرارة. معدل الوفيات. عدد الأصوات. هذه ليست مجرد روايات. إنها تقيدنا. التعامل مع البيانات على أنها حقيقية يعني أخذها على محمل الجد - ليس كحقيقة نهائية، ولكن كاتصالاتنا المؤقتة بالعالم. إنه أن نسأل عما يظهره كل هذا ويعنيه، وليس فقط من صنعه ولماذا. لذلك يجب تحليل البيانات دون مثالية، حيث الالتزام بالحقائق الصعبة للبيانات، حتى لو كانت غير مريحة أو قبيحة (مثل إظهار عدم المساواة، الفساد) ضروري والتلاعب الإحصائي سام حضاريًا. يمكن التلاعب بالبيانات. لكن التلاعب يفترض مسبقًا خط أساس يمكن تشويهه. تزوير عدد الأصوات لا يزال يعتمد على فكرة عدد الأصوات الحقيقي. الرقابة على معدلات الوفيات لا تزال تعني أن هناك وفيات. الكذب باستخدام البيانات هو الاعتراف بأن الحقيقة مهمة، لأنه على مستوى ما، البيانات هي حقيقة غير قابلة للتفاوض موجودة وتعمل بشكل مستقل عن معتقداتنا السياسية وتطلعاتنا الأخلاقية. هذا يعني أننا يجب أن نطبق أعلى درجات التدقيق على البيانات المستخدمة لتدريب واختبار أنظمتنا، البشرية أو الاصطناعية.

4) البيانات تدفع الوكالة في العالم.

البيانات ليست غاية بل مؤشر على القدرة الصناعية والعسكرية والأكاديمية. لا تقاس القدرة الحقيقية للبيانات في الدولة بحجم البصمة البيانية لسكانها، بل بقدرتها المستقلة على توحيد وتخزين وحساب تلك البيانات دون الاعتماد على سلاسل التوريد الخارجية أو أطر الحوكمة. يتطلب هذا تكاملًا منهجيًا للأهداف