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1、大数据技术应用的工程伦理风险探析摘要：大数据工程为人类提供福祉的同时，也存在着侵犯个人隐私权、威胁人类安全、影响社会公平正义等工程伦理风险。其产生的主要原因有大数据拥有者伦理责任意识缺乏、大数据技术应用的伦理规范不完善以及大数据应用中的工程伦理风险评估和监督机制不健全等。在大数据的应用中可以从强化大数据工程技术人员的工程伦理责任、完善大数据应用的工程伦理准则、健全大数据应用的工程伦理风险评估和监督机制等方面降低和防范工程伦理风险，使大数据工程能够真正造福人类。关键词：大数据；工程伦理；数据工程1 .大数据技术产生的工程伦理风险在当今数字化时代，大数据技术的广泛应用为社会发展带来了巨大的变革和便
2、利。然而，随之而来的工程伦理风险也日益凸显，引发人们对数据安全、隐私保护和社会公平正义等议题的关注。大数据技术的快速发展和广泛运用，带来了一系列潜在的伦理挑战和风险。首先，大数据的应用可能侵犯个人隐私权。随着数据量的不断增加和数据采集技术的不断进步，个人的隐私信息已经变得更加容易被获取、存储和分析。在大数据分析的过程中，个人的身份、偏好、行为习惯等隐私信息可能被无意泄露或滥用，给个人权益和自由造成潜在威胁。例如，个人的敏感信息可能被用于商业广告定向推送、金融信用评估甚至政治人口控制，从而损害了个人的隐私权和自主权。其次，大数据的应用可能威胁人类安全。在大数据技术的支持下，人工智能系统、智能监控
3、设备等技术已经在各个领域得到广泛应用，包括医疗保健、交通管理、城市安防等。然而，这些技术的普及和使用也带来了安全风险。例如，在医疗领域，基于大数据的诊断系统可能存在误诊风险，导致患者健康受到威胁；在智能交通领域，自动驾驶技术可能引发交通事故，危及行人和乘车人的生命安全。因此，如何确保大数据技术的安全性和可靠性，成为当前亟待解决的问题。最后，大数据的应用可能影响社会公平正义。虽然大数据技术为社会提供了更多智能化、个性化的服务和产品，但同时也可能加剧社会的不平等现象。在数据采集和分析过程中，如果存在数据偏倚、算法歧视等问题，就有可能导致某些群体被边缘化或歧视，进而加剧社会的不公平现象。例如，在招聘
4、领域，基于大数据的招聘系统可能存在性别、种族歧视，使得一些群体难以获得公平的就业机会；在金融领域，基于大数据的信用评分系统可能导致贫困人群难以获得贷款和金融服务，加剧贫富差距。2 .大数据技术工程伦理风险产生的原因分析大数据技术工程伦理风险产生的原因主要可以归结为以下几个方面:首先，大数据研发者缺乏工程伦理责任意识是一个重要原因。在大数据技术的研发过程中，一些开发者可能过于专注于技术创新和商业应用，而忽视了数据隐私、安全性以及对社会影响的考量。缺乏对工程伦理责任的深刻认识和重视，容易导致在数据采集、处理和应用过程中出现潜在的伦理风险，从而损害用户利益和社会公共利益。其次，大数据技术应用的工程伦
5、理规范不完善也是造成风险的原因之一。由于大数据技术的快速发展和广泛应用，相关的伦理规范和标准尚未完全健全和统一，导致在实际应用中存在一定的法律空白和道德模糊地带。缺乏明确的工程伦理指导原则和行业标准，容易使得一些企业或机构在数据处理、算法设计等方面存在漏洞或违规行为，加剧了伦理风险的产生和扩散。最后，大数据应用中的工程伦理风险评估和监督机制不健全也为问题的恶化埋下了隐患。在大数据应用过程中，缺乏有效的风险评估和监督机制，使得潜在的伦理风险无法及时被发现和应对。缺乏透明、独立的监督机制，可能导致数据滥用、算法歧视等问题长期存在且得不到有效解决，最终损害了用户权益和社会公共利益。3 .大数据技术工
6、程伦理风险的对策分析针对大数据技术工程伦理风险，可以采取以下对策进行分析：首先，需要强化大数据工程技术人员的工程伦理责任意识。通过加强工程伦理教育和培训，培养大数据从业人员对数据隐私保护、公平公正等伦理价值的认知和重视。同时，建立激励机制，鼓励技术人员在技术创新的同时，注重伦理风险的预判和控制，提升其工程伦理责任意识和社会责任感。其次，应完善大数据技术应用的工程伦理原则。建立统一的伦理准则和标准，明确数据采集、存储、处理和应用过程中应遵循的伦理规范，包括数据隐私保护、公平公正原则、透明度和问责机制等内容，为大数据技术的应用提供明确的伦理指导和规范要求。再者，需要健全大数据应用的工程伦理风险评估
7、和监督机制。建立有效的风险评估体系，对大数据应用中存在的潜在伦理风险进行系统评估和监测，及时发现问题并加以处理。同时，建立独立的第三方监督机构或专业机构，加强对大数据应用的监督和审查，确保大数据技术应用符合伦理规范和社会价值。针对大数据技术工程伦理风险，需要从强化技术人员的伦理责任意识、完善伦理原则和建立监督机制等方面着手，全面提升大数据技术的伦理水平和社会责任感，促进大数据技术的健康发展与社会价值的共同实现。4 .个人建议在我看来，大数据的公共治理至关重要，需要采取一系列措施来确保数据的合理管理和有效利用。首先，建立跨部门合作的机制，促进信息共享和协同行动，以应对数据跨界流动可能带来的挑战。
8、其次，加强数据隐私保护和安全措施，确保个人数据的合法使用和保密性。同时，提倡透明度和问责制，让数据处理过程更加透明，并建立相关的监督机制来监控数据使用的合规性。最后，注重公众参与和信息沟通，将公众需求纳入决策过程，促进社会各界共同参与大数据治理，实现数据的公正、公平和可持续发展。参考文献1白姗.大数据技术应用的工程伦理风险探析J1.文化创新比较研究，2022,6(18):61-64.2李玉霞.工程伦理课程思政建设探索一一以智能制造工程专业为例J.现代商贸工业,2022,43(20):216-217.DOI:10.19311/ki.1672-3198.2022.20.094.3张晖,张鹏,杨学南.大数据技术概论课程思政建设思考与实践J.电脑知识与技术,2022,18(10):173-174.DOI:10.14004/ki.ckt.2022.0751.4邱碧薇,李伟.基于材料工程硕士工程伦理教育的探索J1.产业与科技论坛，2020,19(06):167-168.
