本文发表在《大众科学》的前博客网络中，反映了作者的观点，不一定代表《大众科学》的观点
当 COVID-19 出现时，我们中的许多人本能地想运用我们的技术技能来贡献一些东西——而且要快。但作为斯坦福大学的研究人员和技术人员，我们也感到深深的担忧，因为我们目睹了技术人员的盲点和偏见催生了许多危险的技术，包括数字同性恋雷达、深度伪造、歧视性人工智能、人工智能监控等等。即使是善意的技术也可能将权力从他们声称要帮助的人手中转移走。我们逐渐认识到，虽然在 COVID-19 期间提供帮助的愿望是正确的，但仓促推出任何 COVID-19 技术是错误的，甚至有可能造成死亡。
许多没有医学或伦理专业知识的技术人员试图通过创新来恢复正常，他们已经提出或部署了项目来计算风险评分、追踪接触者、模拟疾病模式和强制隔离。这种大量不谨慎的项目导致人们成为虚假信息和诈骗的受害者，侵蚀了对科学的信任，并为政府扩大他们的权力提供了掩护。大多数新的 COVID-19 技术都有可能加剧混乱，并侵蚀基本自由。由于风险如此之高，以下是我们呼吁自己和技术人员在推动 COVID-19 技术应对方案之前回答的四个问题
1. 你是否在倾听专家和弱势群体的意见？
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在部署之前很久就建立这些关系，以确保您了解社会背景、什么会有所帮助以及什么会造成伤害。如果您还没有与专家合作，请先找到可信的专家信息来源。与此同时，虽然像 Nextdoor 和 Twitter 这样的对话和应用程序可以发现一些人的需求，但这些空间通常会掩盖最弱势群体的声音——包括无法使用技术的人；无家可归、住在养老院或监狱的人；以及那些无法自由发言的人。找到以弱势群体为中心的个人和组织。仔细倾听。他们认为什么是最紧迫的？他们是希望你为他们、与他们一起构建你的技术，还是根本不希望你构建？
2. 你可以加入现有工作吗？
开放倾听的过程会引发许多行动呼吁。调查正在呼吁的解决方案。还有一些小组，如美国数字响应组织和数字援助组织，将技术志愿者与那些可以从他们的技能中受益的项目进行匹配。搜索一个可以自信地回答所有这四个问题的团队，以及一个拥有适当的专家、社区参与、基础设施和伦理框架的项目。
3. 你的技术能实现你所说的功能吗？
你的解决方案会在现实世界中改善结果吗，还是只会在模拟环境中起作用？你是否声称你的技术是科学的？如果是这样，它必须坚持科学标准，避免伪科学的近似——包括伪科学的机器学习近似。你能在期望的时间范围内按期望的规模完成和测试你的工作吗？ 从长远来看，你是否有资源来维护你的项目，或者你可能会放弃它？记录你的数据来源、数据预处理、建模和结果分析，使你的项目的假设和局限性透明化。例如，请参阅这篇论文，内容是关于接触者追踪的隐私影响，以及作者关于他们的想法应该如何以及不应该如何使用的明确声明。在许多情况下，你技术的局限性意味着它不应该影响政策决策；请在最开始就说明这一点，并在必要时重复说明。
4. 你的技术如何转移权力？
最后，考虑一下你的项目将权力从谁手中转移走，又转移给了谁。数据的所有权是一种权力形式：你是否提供了有意义的自愿选择数据收集？你将数据访问权限提供给谁？你是否会告知用户该服务将会和不会做什么，并使用隐私设计原则和数据治理来执行这些承诺？许多人感到害怕，并愿意比平时更信任技术；我们必须对这种信任负责。此外，一些解决方案使政府能够扩大大规模监控或以其他方式扩大他们的权力。这尤其阴险，因为一旦创建，政府权力很少会消失。反思一下谁将可以访问你的技术，以及它将帮助弱势群体还是会加剧已经对他们不利的情况。
在我们自己的工作中，我们承诺在所有这四个问题上达成共识，我们鼓励其他技术人员也这样做。如果有什么问题你无法自信地回答，请承担起责任，结束你的项目，以避免伤害他人。如果我们没有通过编码为应对 COVID-19 做出贡献，那也没关系。以下是一些无需构建新技术即可提供帮助的方式
扩大真实信息和当前需求。 你的信息素养是一种宝贵的资源。查找、翻译并将可信的专家信息和社区需求传播给你的家人、朋友和在线社区。
响应技术和非技术行动呼吁。你遇到的一些工作需要技术技能——例如帮助组织将其工作安全地转移到网上。许多工作不需要这些技能——例如捐款、献血、制作和佩戴口罩，以及志愿分发食物、个人防护装备或其他互助。无论行动呼吁是什么，都要仔细倾听，并优先考虑被要求的内容。
积极参与政治。随着公司和政府做出广泛的政策改变，公民必须塑造这些改变。跟随专家和弱势群体的领导，呼吁支持或反对这些政策。
揭示新技术的风险。了解技术通常会让你具备独特的资格来解释它们的风险。调查其他人正在提出的技术，确保你了解它们，并在必要时发出警报。
这是一个不确定的时期，我们中的许多人可能会被技术解决方案的清晰性所吸引。但是，当我们努力为我们的社区做出贡献时，我们必须确保我们正在实践谦逊，并批判性地思考我们的行为。由于风险如此之高，现在不是快速行动和破坏的时机。