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数据公平是一项共同的责任，需要集体行动来创建促进所有人获得公平公正结果的数据系统。
鉴于数据驱动系统在当今数字社会中的作用日益扩大，考虑数据使用对人类的影响至关重要。
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全球未来数据公平委员会已经制定了一个框架，以鼓励反思、指导研究并促使采取负责任的数据实践纠正措施。
通过评估整个数据生命周期中的数据公平性，可以改进实践，促进所有个人、团体和社区获得公平、公正和有益的结果。
我们生活在一个数字社会，这个社会越来越多地利用算法自动化、基于数据的系统进行决策。但我们这个数据驱动的世界并非以公平结果为设计理念，因为它的设计理念并非以公平为理念。相反，它融合了我们所有的社会多样性、历史不平等、偏见和差异。
这就是为什么数据公平在这个人工智能驱动的数字时代至关重要，要认识到这些系统对人们和社会以及他们行使人权的能力的实质性影响。通过将数据公平纳入所有设计、部署和使用工作中，我们确保不同社区的声音得到代表，从而随着我们的数字环境不断发展，在社会中植入对技术应用的信任。
但首先，必须对数据公平有一个统一的定义，以促进协调与合作，将这一概念付诸实践，并有助于衡量这一领域的切实进展。
因此，世界经济论坛的数据公平未来全球未来理事会（一个由多方利益相关方组成的专家组）经过多轮研究和磋商，提出了一个定义，涵盖了这一概念的全面性以及它如何影响数据生命周期中的所有部门、行业和地区。
该委员会认为，“数据公平是尊重和促进人权、机会和尊严的公平数据实践的共同责任。数据公平是一项基本责任，需要采取战略性、参与性、包容性和主动性的集体协调行动，以创造一个基于数据的系统促进所有个人、团体和社区获得公平、公正和有益结果的世界。它认识到数据实践——包括收集、整理、处理、保留、分析、管理和负责任地应用由此得出的见解——对人权以及由此产生的社会、经济、自然和文化资源和机会的获取有重大影响。”
为了从理论定义转向可操作的影响，全球未来数据公平委员会制定了一个框架，以鼓励反思、指导研究并促使在不同背景下采取负责任的数据实践的纠正措施，同时确保一致性并遵守全球法规。
该框架旨在成为转变数据实践以完全实现包容性和公平性的重要基础。它旨在用作探究框架，在组织寻求更广泛地使用人工智能时，帮助促进组织内部对话和评估的指南。
它从现有的数据原则中汲取灵感，例如公平（FAIR）、关怀（CARE）和信任（ TRUST），并植根于毛利土著数据主权，特别是Te Mana o te Raraunga 模型，该模型描述了传统知识保管者在决定与他人分享知识时所使用的内部逻辑。
明确关注公平性及其源自本土毛利数据模型的启发使得该框架在现有数据标准中独树一帜。
促进数据公平的框架。
该框架包含数据、人员和目的三个类别，以及10个相应的特征以及关键问题和探究问题。
数据类别（包括数据的可访问性和敏感性等特征）检查数据分析中使用的数据的各种特征，包括机器学习和生成式人工智能。从数据计划开始就考虑这些特征可以改善结果并确保在流程早期解决偏见。
目的类别（包括价值、信任、原创性和应用等特征）表明，每项数据分析都必须从了解数据要实现的目标开始。如果不了解目的，就无法进行公平公正的分析，结果可能不那么有影响力和/或可能造成意想不到的伤害。
最后，人员类别——包括关系、专业知识、问责和责任——要求彻底了解谁的数据被收集和使用，以保证他们的数据权利在整个数据生命周期中得到体现和保护，并确保数据对个人和社区有益。
除了调查问题外，该框架还根据具体情况和相关利益者提出了建议行动。该框架旨在揭示问题并确定解决这些问题的可能行动，以打造一个更加公平的世界。
实际用例可以证明数据公平框架的实用性。例如，在气候数据收集和监测中考虑数据公平性可以带来更可靠的气候数据，从而制定更有效的缓解策略。
目前，气候数据收集方面存在巨大差距，尤其是在全球南方的农村和偏远地区。遵循数据公平做法，例如投资于数据收集和（社区）能力建设，可以提高气候数据的粒度，进而实现和激励更有效的气候监测。
数据公平超越了技术流程，从根本上讲，它涉及数据对人和社区的影响；其基础是共同承担责任，以公平地实施尊重和促进人权、机会和尊严的数据实践。因此，随着技术能力的进步，必须意识到其社会影响。
全球未来数据公平委员会致力于打造一个尖端技术赋予所有人权力的未来，并确保公平和包容推动技术进步及其实际应用。
为了追求一个更加公平的世界，拟议的数据公平定义和框架不仅旨在作为一套指导方针，而且旨在作为动态工具，敦促数据和技术领域各个部门的所有利益相关者在其工作的每个阶段优先考虑和实施公平。
通过实现这一目标，我们的目标是确保数字化转型时代不仅以技术突破为特征，而且还以重大的社会进步为特征。
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