From smart sensors that infringe on our privacy to neural nets that portray realistic imposter deepfakes, our society increasingly bears the burden of negative, if unintended, consequences of computing innovations. As the experts in the technology we create, Computer Science (CS) researchers must do better at anticipating and addressing these undesirable consequences proactively. Our prior work showed that many of us recognize the value of thinking preemptively about the perils our research can pose, yet we tend to address them only in hindsight. How can we change the culture in which considering undesirable consequences of digital technology is deemed as important, but is not commonly done?


翻译:从侵犯隐私的智能传感器到描绘逼真虚假深度伪造的神经网络,我们的社会日益承受着计算创新带来的负面后果——即便这些后果并非有意为之。作为我们所创造技术的专家,计算机科学研究者必须更加主动地预判并应对这些不良后果。我们先前的研究表明,尽管许多人认识到预先思考研究可能带来的危害的价值,但我们往往仅在事后才予以关注。我们该如何改变这种文化——即虽然认为考虑数字技术的不良后果很重要,却并未普遍付诸实践?

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计算机科学(Computer Science, CS)是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的学科。 它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域;其中一些,比如计算机图形学强调特定结果的计算,而另外一些,比如计算复杂性理论是学习计算问题的性质。还有一些领域专注于挑战怎样实现计算。比如程序设计语言理论学习描述计算的方法,而程序设计是应用特定的程序设计语言解决特定的计算问题,人机交互则是专注于挑战怎样使计算机和计算变得有用、可用,以及随时随地为 所用。 现代计算机科学( Computer Science)包含理论计算机科学和应用计算机科学两大分支。
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