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A feminist data ethics of care for machine learning: The what, why, who and how

机译：对机器学习的女权主义数据伦理：什么，为什么，谁以及如何

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This article conceptualises and provides a roadmap for operationalising a feminist data ethics of care framework for the subfield of artificial intelligence (‘AI’) known as ‘machine learning’. After outlining the principles and praxis that comprise our framework, and then using it to evaluate the current state of mainstream AI ethics content, we argue that this literature tends to be overly abstract and founded on a heteropatriarchal world view. We contend that because most AI ethics content fails to equitably and explicitly assign responsibility to actors in the machine learning economy, there is a risk of implicitly reinforcing the status quo of gender power relations and other substantive inequalities, which in turn contributes to the significant gap between AI ethics principles and applied AI ethics more broadly. We argue that our feminist data ethics of care framework can help to fill this gap by paying particular attention to both the ‘who’ and the ‘how’, as well as by outlining a range of methods, approaches, and best practices that societal actors can use now to make interventions into the machine learning economy. Critically, a feminist data ethics of care is unlikely to be achieved in this context, and beyond, unless all stakeholders, including women, men, non-binary and transgender people, take responsibility for this much needed work.
机译：本文概念概念，并提供了用于操作人工智能子地区的女性主义数据伦理（'Ai'）的女性主义数据伦理的概念和提供了一种被称为“机器学习”的子领域的女性主义数据伦理。在概述包括我们框架的原则和实践之后，然后使用它来评估主流AI伦理含量的当前状态，我们认为这种文献往往是过于摘要的，并在差不同的世界观点上成立。我们认为，由于大多数AI伦理内容未能公平地和明确地将责任分配给机器学习经济中的演员，因此存在隐含地加强性别电力关系的现状和其他实质性不平等的风险，这反过来又有助于贡献显着差距在AI伦理原则之间更广泛地应用AI伦理。我们认为，我们的女权主义资料框架的护理框架可以通过特别注意“谁”和“如何”，以及概述社会演员的一系列方法，方法和最佳实践来帮助填补这种差距现在可以使用干预机器学习经济。批判性地，在这种情况下，不太可能在这种情况下实现女权主义数据伦理，除非所有利益相关者，包括妇女，男性，非二元和变性人，否则对这几项持续的工作负责。

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