Este texto introductorio describe un libro sobre la ética en la ciencia de datos, escrito por Nachshon Goltz y Tracey Dowdeswell, con contribuciones notables, incluidos Peter Singer y Yip Fai Tse. El libro aborda la gran responsabilidad que conlleva el poder de los grandes datos, centrándose en proporcionar una brújula ética práctica para los científicos de datos. Esto se logra a través de siete estudios de caso del mundo real que ilustran el abuso de los grandes datos, desde la manipulación de investigaciones científicas hasta la violación de la privacidad de los usuarios y el daño a los animales. Además, el libro ofrece comentarios diversos e inclusivos sobre estos casos, incorporando perspectivas éticas no occidentales como las budistas, judías, indígenas y africanas, junto con enfoques occidentales tradicionales como el consecuencialismo, la deontología y la ética de la virtud.

Este material exploran la intersección de la inteligencia artificial generativa (GenAI) y la ciberseguridad, abordando tanto las oportunidades que presenta la GenAI para mejorar las defensas cibernéticas como los riesgos éticos y de seguridad que introduce. Discute los fundamentos de la ética en la GenAI, incluyendo su evolución histórica y los marcos regulatorios existentes en diversas regiones. Además, examina las implicaciones de la GenAI para la privacidad y la necesidad de medidas sólidas para proteger la información personal en un mundo digital en evolución. Se abordan la rendición de cuentas y la responsabilidad en los sistemas de GenAI, así como las consideraciones éticas en la toma de decisiones de ciberseguridad en la era de la GenAI. Finalmente, subraya la importancia del factor humano y la piratería ética, junto con un llamado a una administración ética en el desarrollo y despliegue futuro de la GenAI para garantizar un futuro seguro y beneficioso.

Basándose en el texto proporcionado, este libro, "Tiny Habits" por BJ Fogg, PhD, propone que cambiar el comportamiento no se trata de motivación o fuerza de voluntad, sino de diseñar pequeños hábitos que sean fáciles de realizar. El autor presenta el Modelo de Comportamiento (B=MAP), donde la Motivación, la Habilidad y el Prompt (recordatorio) deben converger para que un comportamiento ocurra, enfatizando que la Habilidad (hacerlo fácil) es el elemento más fiable para el cambio a largo plazo. El método "Tiny Habits" implica empezar con acciones mínimas, encontrarles un lugar natural en la rutina y celebrar cada pequeño logro para reforzar positivamente el hábito, lo que eventualmente conduce a transformaciones significativas y a una nueva identidad.