Краткая оценка и рекомендации.

1) Оценка этических рисков

Конфиденциальность: сбор детальных профилей повышает риск утечек, ре-идентификации и вторичного использования данных; может нарушать законы (GDPR и т.п.) и доверие пользователей.Манипуляция: персонализированный таргетинг может эксплуатировать уязвимости (эмоциональные, финансовые), превращаясь из «навигации» в «манипуляцию» — риск причинения вреда и репутационные/юридические последствия.Дискриминация: модели могут усиливать существующее неравенство через прокси-признаки; риски несправедливого таргетинга и исключения уязвимых групп.

2) Технич. меры (конкретно и реализуемо)

Минимизация данных: собирать только необходимые атрибуты; использовать агрегированные/бинарные признаки вместо детализированных; держать сроки хранения минимальными.Псевдонимизация и шифрование: шифрование в покое и в канале; ключевая ротация; доступ по ролям.Приватность по дизайну: применять дифференциальную приватность (например (\varepsilon)-DP для агрегаций) и/или федеративное обучение, когда возможно.Диагностика смещения и метрики:
Disparate impact: (\text{DI}=\dfrac{P(\hat{Y}=1\mid A=a)}{P(\hat{Y}=1\mid A=b)}).Различия TPR/FPR: контролировать (\text{TPR}_a-\text{TPR}_b), (\text{FPR}_a-\text{FPR}_b).Метрики равенства результата (demographic parity, equalized odds, calibration by group).Методы смягчения: препроцессинг (reweighing), in-processing (fairness constraints), post-processing (equalized odds post-processing); тестирование на прокси-признаки.Объяснимость и прозрачность: model cards и datasheets; пользовательские понятные объяснения почему показано именно это предложение; локальные объяснения (SHAP/LIME) для аудита.Ограничения по таргетингу: запрещать таргетинг по чувствительным признакам и по уязвимым группам (дети, больные, люди в финансовом кризисе).Контроль поведения системы: мониторинг реальных эффектов (показатели благосостояния/ущерба, оттока, жалобы), A/B-тесты с этическими критериями.Отказ/опции управления для пользователя: ясный opt-out, контроль персонализации, возможность просмотреть/удалить профиль.Логирование и аудит: неизменяемые логи решений, данных и модели для внешнего/внутреннего аудита.

3) Организационные меры

DPIA / оценка воздействия на защиту данных до запуска.Этический совет/комитет и процессы pre-deployment review.Политики и контрактные ограничения: чёткие правила допустимого использования, санкции за злоупотребления.Обучение сотрудников: распознавание манипулятивных практик и законов о защите данных.Роль DPO и ответственные за соответствие; регулярные внешние аудиты.KPI/вознаграждение: не мотивировать сотрудников метриками, которые поощряют манипуляцию (например, только конверсии); учитывать потребительское благосостояние.

4) Действия при конфликте требований заказчика и профессиональных/этических стандартов

Обсудить и документировать: обозначить конкретные этические/правовые риски письменно, предложить безопасные альтернативы.Предложить модификации: минимизация данных, ограничения таргетинга, аудитируемые алгоритмы, opt-out, DPIA.Эскалация: обращаться к руководству, DPO, этическому комитету; при коммерческом давлении — добиваться письменного утверждения рисков.Отказ от реализации: если требование явно наносит вред, противоречит закону или профессиональным кодексам — отказаться, задокументировать отказ и уведомить заказчика.Юридическая консультация и, при необходимости, whistleblowing: если есть риск незаконной деятельности или серьёзного вреда, привлекать юристов и использовать внутренние/внешние каналы.Выход из проекта: при невозможности договориться — прекратить работу и сохранить всю документированную коммуникацию.

Коротко: сочетайте минимизацию данных и приватные технологии, постоянный аудит смещения и эффектов, прозрачность и опции для пользователей; при явном конфликте — документируйте, эскалируйте и откажитесь от опасной реализации.