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出版者:北京邮电大学出版社

作者:吴国勇 邱学刚 万燕仔

出品人:

页数:269

译者:

出版时间:2001-7

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787563505142

丛书系列:

图书标签:

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图书简介：《人工智能伦理与治理：构建负责任的未来》 导读： 在技术飞速发展的浪潮中，人工智能（AI）已不再是科幻小说的素材，而是深刻塑造我们社会、经济和日常生活的核心驱动力。然而，伴随其巨大潜力而来的，是对公平性、透明度、隐私保护以及潜在失控风险的深切忧虑。本书并非聚焦于算法的工程实现或数据流动的技术细节，而是将目光投向AI在人类社会价值体系中的定位与影响，致力于构建一套清晰、前瞻且可操作的伦理框架与治理体系。 --- 第一部分：伦理基石——界定AI的价值冲突与原则 本部分深入剖析了驱动当代AI伦理讨论的核心哲学命题与现实困境，旨在为后续的治理探讨奠定坚实的思想基础。 第一章：AI的本质与人类中心主义的回归 我们首先探讨了现代机器学习范式（尤其是深度学习）的内在局限性——“黑箱”问题，并将其与古典哲学中关于知识、理性和决策的讨论进行对照。AI系统的决策过程缺乏可解释性，这直接挑战了人类社会建立在理性基础上的问责制。 可解释性（XAI）的伦理必要性： 阐述了为何在医疗诊断、信贷审批和司法判决等高风险领域，仅追求预测准确率而牺牲透明度是不可持续的。 主体性与责任界限： 探讨了当自动驾驶汽车发生事故，或自主武器系统做出致命决策时，责任应由谁承担——是设计者、使用者、还是系统本身？我们审视了“代理人”概念在非人类实体上的适用边界。 第二章：偏见、公平性与社会正义的重构 AI系统的训练数据往往内含历史遗留的社会偏见，这些偏见在算法模型中被放大和固化，形成新的数字不平等。本章详细考察了偏见在数据采集、特征工程和模型评估等各个阶段的潜伏与爆发。 公平性的多维定义： 区分了统计学上的公平（如平等机会、预测均等）与社会学上的公平（如结果公平、代表性公平），并指出单一指标无法解决复杂的社会公平问题。 反事实公平性与干预策略： 探讨了如何通过反事实分析来识别和修正算法中的歧视路径，以及如何设计“去偏见”的数据集和正则化技术，以期达到更具社会正义的部署结果。 第三章：隐私、监控与数字主权 数据是AI的生命线，但对海量个人数据的无节制收集和分析，构成了对个人自由和数字主权的直接威胁。本章专注于技术手段与法律规范的交集。 差分隐私（Differential Privacy）的局限性与应用： 评估了前沿隐私保护技术在实际部署中的性能权衡，以及它们在保护个体数据不被“重识别”方面的有效性。 情感计算与心理干预的伦理边界： 关注AI如何越来越深入地探查人类的内在情感状态，并讨论了这种能力在市场营销、劳动管理乃至政治宣传中的潜在滥用风险，强调建立“认知自由权”的必要性。 --- 第二部分：治理蓝图——构建跨域协同的监管框架 如果说伦理是“应该做什么”的指导原则，那么治理则是“如何确保实现”的实践路径。本部分着眼于全球视野下的治理实践、法律工具与机构建设。 第四章：全球治理的碎片化与协同挑战 AI的跨国界特性要求全球范围内的协调，但地缘政治的紧张局势和技术标准的不统一，使得统一的治理体系难以形成。 “布鲁塞尔效应”与“硅谷模式”的对峙： 分析了欧盟《人工智能法案》的风险分级方法与美国市场驱动模式之间的核心差异，及其对全球AI供应链的辐射影响。 国际合作的新范式： 探讨了在联合国、OECD等框架下，如何通过软法（Soft Law）和技术标准（如ISO/IEC）先行，逐步搭建起全球AI风险识别与信息共享的机制。 第五章：法律工具箱：从合规到问责 本章聚焦于现有法律体系如何适应AI带来的新挑战，以及如何构建适应性强的监管工具。 产品安全法视角下的AI： 将AI系统视为一种“产品”，讨论其在设计、测试和部署阶段应承担的责任，引入“安全壳”概念来界定开发者的初始义务。 监管沙盒（Regulatory Sandboxes）与适应性监管： 阐述了利用受控测试环境，允许创新与监管同步迭代的必要性，以避免过度监管扼杀前沿研究，同时保障公共安全。 算法审计的制度化： 详细介绍了外部独立审计师的职能、审计标准（包括数据质量、模型稳健性和影响评估），并论证了算法审计报告的公开透明度要求。 第六章：机构重塑与社会参与 有效的AI治理需要跨学科的专业机构和广泛的公众参与，以确保治理体系的合法性与有效性。 “AI伦理官”与内部治理结构： 探讨了企业内部设立首席AI伦理官（CAIO）的角色定位、权限设定以及其在协调工程、法律与公共关系部门中的关键作用。 公众参与的“共塑”机制： 介绍公民陪审团、技术听证会等机制，旨在将普通民众的直觉判断和社会常识纳入AI系统设计和风险评估的早期阶段，弥合技术精英与社会需求之间的鸿沟。 --- 结语：迈向韧性与审慎的AI未来 本书的最终目标是提供一套实用的、可操作的路线图，引导技术开发者、政策制定者和社会大众，共同应对人工智能时代带来的深刻挑战。我们强调，AI治理不是一项一次性的技术修复，而是一个持续的、需要韧性（Resilience）和审慎（Prudence）的社会协商过程。只有在伦理的导航下，技术才能真正服务于人类的共同福祉，构建一个更加公平、透明且负责任的数字未来。

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我必须承认，我过去接触的很多流媒体书籍，在提到“应用”层面时，往往只是简单罗列了几种App的界面。然而，这本著作的独特之处在于，它聚焦于那些支撑起这些应用的“幕后英雄”——那些复杂的QoS/QoE度量指标和优化策略。书中对用户体验指标（如首次播放延迟、卡顿率、重缓冲次数）的量化模型进行了详尽的剖析，并展示了如何通过调整播放器侧的逻辑和服务器侧的策略来精准干预这些指标。例如，对于高并发活动，如何通过智能预加载策略来平滑用户感知到的加载时间，这方面的具体算法描述得非常细致入微，甚至提供了伪代码级别的参考。这本书的价值在于，它把冰冷的技术和用户实实在在的感受紧密地联系了起来，让我深刻体会到，好的流媒体工程不仅是技术的堆砌，更是对用户体验的极致追求。

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这本书的阅读体验非常流畅，作者的文笔带着一种独特的、略微幽默的工程师气质。它不像某些技术书籍那样，堆砌着密密麻麻的公式和图表，让人望而却步。相反，作者非常擅长使用生活化的比喻来解释那些晦涩难懂的算法。举例来说，他对MPEG-DASH中“适应性比特率流”的描述，就像是在描述一个经验丰富的导游，根据游客的体力（带宽）随时调整游览的节奏和深度。这种叙事方式极大地降低了学习曲线。更值得称道的是，书中对内容安全和版权保护技术的介绍，比如DRM的集成与加密流程，描述得既专业又易懂，让人认识到流媒体技术在保障商业利益方面的重要性。我感觉自己不是在“学习”技术，而是在“理解”整个产业的运作逻辑。

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我对这本书的侧重点感到非常惊喜，它并没有将全部笔墨放在我们已经非常熟悉的传统CDN加速上，而是花了大量篇幅探讨了下一代网络传输协议——QUIC在流媒体领域的潜力与应用。坦白说，很多市面上的书籍都还在讨论TCP/UDP的优化，这本书却已经前瞻性地引入了基于UDP的可靠数据传输机制，以及它如何解决延迟和抖动问题。书中对于实时通信（RTC）部分的讲解更是深入骨髓，特别是关于WebRTC架构中媒体服务器（SFU/MCU）的选型和部署考量，细致到了每一个配置参数对延迟和码率的影响。这对于我这种正在负责构建低延迟互动直播系统的工程师来说，简直是雪中送炭。它提供的不仅仅是理论框架，更像是实战部署的蓝图，让我对如何应对高并发、超低延迟的需求有了更清晰的认识和信心。

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这本书的深度和广度都达到了一个令人敬佩的水平。它不仅涵盖了从采集编码到传输分发的全链路技术，更将视角提升到了平台运营和商业化层面。关于AIGC（人工智能生成内容）在流媒体预处理和内容审核中的应用案例分析，让我耳目一新。作者展示了如何利用深度学习模型来优化视频质量，比如智能地对低码率视频进行超分辨率重建，这在移动网络环境下尤其关键。同时，书中对新兴的元宇宙和沉浸式体验（VR/AR视频）中流媒体技术的特殊要求，也进行了独到的探讨，虽然这部分内容尚处于起步阶段，但作者的分析已经触及到了未来技术发展的脉络。这使得这本书的价值不仅仅局限于当前的技术栈，更像是一份面向未来五年的技术路线图。

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这本书的装帧设计实在是一绝，那种深邃的蓝色调搭配上流光溢彩的金色字体，甫一上手就给人一种高技术含量和专业感的印象。我本以为它会是一本枯燥的技术手册，结果翻开第一页就被它清晰的逻辑结构和循序渐进的讲解方式所吸引。作者似乎深谙如何将复杂的底层协议和编解码原理，转化为普通技术人员也能理解的语言。比如，书中关于HLS和DASH协议的对比分析，简直是教科书级别的精彩。它不仅仅停留在概念层面，更是深入到实践中如何利用这些技术来优化用户体验，比如如何处理带宽波动、如何实现秒开。我尤其欣赏作者在章节末尾设置的“陷阱与对策”小栏目，里面列举了大量实际项目中遇到的棘手问题，并提供了非常实用的解决方案。看完这部分内容，我感觉自己像是参加了一个顶尖流媒体工程师的私教课，收获远超预期。

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