GAN 数据质量评估 - 伦理审查委员会

案例 ID	描述	数据类型
EC_001	审查GAN生成的雨天场景数据	GAN生成
EC_002	审查用户上传的道路图像数据	用户上传
EC_003	审查标注数据	标注数据
EC_004	审查权限控制	权限控制

案例 EC_001 详情：审查GAN生成的雨天场景数据

描述： 审查GAN生成的雨天场景数据，重点关注是否过度渲染雨天，导致特定人群受歧视

数据类型： GAN生成

数据：

{
            "scene_id": "SC_001",
            "scene_type": "城市道路",
            "weather": "雨天",
            "lighting": "弱光",
            "complexity": "拥堵",
            "sensors": {
              "camera": {
                "data": "/path/to/camera_image.jpg",
                "noise": 0.1,
                "occlusion": 0.2
              }
            },
            "provenance": {
              "source": "GAN生成",
              "creation_time": "2024-01-01 12:00:00",
              "model_version": "v2.0",
              "parameters": {
                "rain_intensity": 0.8,
                "fog_density": 0.2
              }
            }
          }

审查标准：

不包含歧视性内容
保护用户隐私
数据真实性

操作步骤：

点击“批量导入”按钮，选择包含多个GAN生成数据的CSV文件。
系统自动将数据插入 sensor_data 表，并更新 gan_metadata 表。
选择预设审查标准“歧视性内容审查”。
系统执行 SQL 查询，获取数据的偏见程度。
在审查界面上显示数据的偏见程度。
点击“通过”或“不通过”按钮，并添加审查意见。
系统将审查结果插入 ethics_review_results 表。

SQL 查询结果： 偏见程度：0.05 (低)
SQL 查询语句: SELECT * FROM `autonomous_driving`.`view_gan_data_quality` WHERE sensor_data_id = 'SC_001' AND metric_name = '偏见程度'

审查员评论：

案例 EC_002 详情：审查用户上传的道路图像数据

描述： 审查用户上传的道路图像数据，重点关注是否侵犯他人版权

数据类型： 用户上传

数据：

{
            "image_id": "IMG_001",
            "user_id": "user123",
            "upload_time": "2024-01-02 10:00:00",
            "image_url": "/path/to/user_uploaded_image.jpg",
            "metadata": {
              "camera_model": "ABC",
              "location": "XXX"
            }
          }

审查标准：

数据来源合法性
版权保护
隐私保护

操作步骤：

用户上传图像数据。
系统将数据插入 sensor_data 表，并记录上传用户信息。
伦理审查员查看上传数据。
伦理审查员执行 SQL 查询，确认数据来源和上传者信息。
伦理审查员判断数据是否侵犯他人版权。
点击“通过”或“不通过”按钮，并添加审查意见。
系统将审查结果插入 ethics_review_results 表。

SQL 查询结果： 数据来源：未知，上传者：user123
SQL 查询语句: SELECT * FROM `autonomous_driving`.`sensor_data` WHERE data_type = '用户上传' AND data_id = 'IMG_001'

审查员评论：

案例 EC_003 详情：审查标注数据

描述： 审查标注数据，重点关注是否存在对特定车辆品牌的偏见

数据类型： 标注数据

数据：

{
            "scene_id": "SC_002",
            "annotations": [
              {
                "object_id": "OBJ_001",
                "class": "车辆",
                "bbox": [100, 200, 300, 400],
                "attributes": {
                  "brand": "Tesla"
                }
              },
              {
                "object_id": "OBJ_002",
                "class": "车辆",
                "bbox": [500, 600, 700, 800],
                "attributes": {
                  "brand": "BMW"
                }
              }
            ]
          }

审查标准：

标注准确性
无偏见
数据一致性

操作步骤：

系统导入标注数据。
系统将数据插入 sensor_data 表。
伦理审查员查看标注数据。
伦理审查员执行 SQL 查询，统计不同车辆品牌的标注数量。
伦理审查员判断是否存在对特定车辆品牌的偏见。
点击“通过”或“不通过”按钮，并添加审查意见。
系统将审查结果插入 ethics_review_results 表。

SQL 查询结果： 特斯拉数量：100，宝马数量：110 （数量接近，判断无偏见）
SQL 查询语句: SELECT COUNT(*) AS tesla_count FROM `autonomous_driving`.`sensor_data` WHERE data_type = '标注数据' AND data LIKE '%Tesla%' UNION ALL SELECT COUNT(*) AS bmw_count FROM `autonomous_driving`.`sensor_data` WHERE data_type = '标注数据' AND data LIKE '%BMW%'

审查员评论：

案例 EC_004 详情：审查数据筛选和使用权限

描述： 审查数据筛选和使用权限，验证用户是否有权访问和使用特定数据

数据类型： 权限控制

数据：

{
            "user_id": "user456",
            "data_id": "SC_001",
            "data_type": "GAN生成",
            "access_level": "只读"
          }

审查标准：

权限控制
数据安全
合规性

操作步骤：

用户尝试访问特定数据。
系统执行 SQL 查询，验证用户是否具有访问权限。
如果用户具有权限，则允许访问；否则，拒绝访问。
伦理审查员查看权限控制日志。
伦理审查员确认权限控制是否符合规范。
点击“通过”或“不通过”按钮，并添加审查意见。
系统将审查结果插入 ethics_review_results 表。

SQL 查询结果： 权限：只读
SQL 查询语句: SELECT permission FROM `autonomous_driving`.`user_permissions` WHERE user_id = 'user456' AND data_id = 'SC_001'

审查员评论：

GAN 数据质量评估 - 伦理审查委员会

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案例 EC_001 详情：审查GAN生成的雨天场景数据

数据：

审查标准：

操作步骤：

案例 EC_002 详情：审查用户上传的道路图像数据

数据：

审查标准：

操作步骤：

案例 EC_003 详情：审查标注数据

数据：

审查标准：

操作步骤：

案例 EC_004 详情：审查数据筛选和使用权限

数据：

审查标准：

操作步骤：