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出版者:机械工业出版社

作者:戴维・R・安德森

出品人:

页数:672

译者:于淼

出版时间:2003-7-1

价格:69.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111120056

丛书系列:

图书标签:

管理
经济
数学
统计
数据模型
MBA
经济学
管理科学
数据分析
数据科学
机器学习
模型构建
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商业智能
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数据驱动
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具体描述

本书适用于管理类专业本科生、研究生、MBA学生以及企业经营管理人员。简明地介绍了管理科学在决策制定方面所扮演的角色。本书的作者以市场为导向，向学生们介绍了管理科学的数学和技术知识。本书的结构安排非常合理。

好的，这是一本关于人工智能伦理与社会影响的图书简介，旨在探讨新兴技术对人类社会结构、道德规范以及个人自由带来的深远变革。 --- 书籍名称：《算法之影：技术、伦理与人类未来》内容概述《算法之影：技术、伦理与人类未来》是一部深入探讨人工智能（AI）、大数据分析以及自动化系统在重塑现代社会过程中的复杂作用的专著。本书超越了对技术奇迹的简单赞美，而是聚焦于隐藏在精密算法背后的权力结构、潜在的偏见传播机制，以及这些技术对人类自主性、职业结构和社会公平产生的深刻挑战。本书的写作风格旨在提供一种审慎且批判性的视角，它不预设技术是中立的工具，而是将其视为一种社会力量，一种重新分配资源、定义“合理性”和“可接受性”的新范式。我们力求以严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，为政策制定者、技术开发者、社会学家以及所有关心人类命运的普通读者提供一个全面、深入的分析框架。核心章节与议题本书主要围绕以下几个相互关联的核心议题展开论述：第一部分：隐形的权力结构——算法的建构与偏见本部分深入剖析了现代决策系统的基石——算法的内在特性与社会后果。 1. 数据的“真实性”与信息的鸿沟：我们首先探讨了大数据在被转化为可操作信息之前所经历的过滤与塑形过程。数据并非对现实世界的客观记录，而是历史、社会结构和采集者意图的反映。本书详细分析了数据稀疏性、样本偏差（sampling bias）如何系统性地歧视边缘群体，导致“数字贫困”不仅是资源匮乏，更是信息参与权的缺失。 2. 偏见的放大器：机器学习的伦理陷阱：重点分析了监督式学习模型中，历史遗留的社会偏见（如性别歧视、种族刻板印象）如何被编码进训练数据，并最终在信贷审批、司法量刑预测和招聘筛选中得到固化和放大。我们引入了“反馈循环的恶性螺旋”（Vicious Cycle of Feedback Loops）概念，阐释自动化决策如何自我强化不公平的结果，使打破系统性歧视变得愈发困难。 3. 透明度与可解释性的困境（The Black Box Problem）：深入探讨了深度学习模型，特别是那些具有数百万参数的网络，其决策路径对人类理解的不可穿透性。本书论证了在关键领域（如医疗诊断和自动驾驶安全）中，缺乏可解释性不仅是技术问题，更是法律问责和公共信任的伦理危机。我们考察了当前“可解释人工智能”（XAI）方法的局限性，并提出了对“必要透明度”的伦理界限的讨论。第二部分：劳动的重塑与经济的未来本部分将焦点投向了自动化和机器人技术对传统劳动模式和财富分配机制的颠覆性影响。 1. 技能极化与“白领”自动化：传统观点认为自动化主要冲击蓝领制造业。本书提出了一个更广泛的论点：认知任务的自动化（例如法律文书分析、基础编程、财务报告生成）正在以前所未有的速度取代中产阶级的知识性工作。我们分析了这种“技能极化”如何加剧收入不平等，并对社会阶层流动性构成威胁。 2. 零工经济的算法管理：对Uber、外卖平台等“平台资本主义”模式进行了细致的社会学考察。本书揭示了算法如何被用作一种隐蔽的、全天候的微观管理工具，它在提供灵活性的同时，也消除了传统雇佣关系下的安全网、福利保障和集体议价能力。我们探讨了“算法的鞭策”对工人心理健康和工作自主权的侵蚀。 3. 后稀缺时代的经济想象：面对大规模技术性失业的可能性，本书批判性地评估了全民基本收入（UBI）及“机器人税”等提议的实际可行性与伦理基础。我们主张，应对技术变革的关键在于重新定义“价值创造”的范畴，并探讨构建更具韧性和包容性的社会安全网的必要性。第三部分：自主性、隐私与数字主权本部分聚焦于技术对个人自由和民主实践的挑战，强调在数据驱动的环境下维护人类能动性的重要性。 1. 监控资本主义的范式转移：基于对“监控资本主义”理论的深化，本书详细分析了科技巨头如何将人类的经验转化为“行为数据流”，并利用这些数据流来预测和影响我们的未来行为。我们探讨了这种商业模式如何侵蚀了我们对私人领域的概念，以及“默认共享”文化如何成为一种强大的社会规范。 2. 决策权的让渡与“认知外包”：随着我们越来越依赖推荐系统、导航软件和AI助手来处理日常决策，本书提出一个警示：我们是否在不知不觉中将自己的批判性思维和选择权“外包”给了机器？我们分析了这种对外部决策系统的依赖如何可能导致“认知惰性”，进而削弱个体的自主行动能力。 3. 深度伪造（Deepfakes）与信息环境的信任危机：探讨了生成式AI技术对社会信任基础设施的冲击。本书区分了“错误信息”（Misinformation）和“深度伪造”（Synthetic Media）的本质差异，并分析了这些技术如何被用于制造政治动荡、操纵公众舆论，以及如何从根本上瓦解我们对视觉和听觉证据的信任基础。第四部分：规范、治理与人类的未来选择最后一部分聚焦于构建一个负责任的技术未来所需的制度、法律和哲学基础。 1. 全球AI治理的碎片化挑战：比较了欧盟的《人工智能法案》、美国的部门性监管尝试以及中国在数据控制方面的差异化路径。本书强调，AI的全球性特征要求国际社会在标准制定和风险评估上达成更深层次的合作，以避免“监管套利”和技术军备竞赛。 2. 伦理原则的实践化：从口号到工程：批判性地审视了当前主流的AI伦理原则（如公平、问责、透明度）在实际工程实践中的落地困境。我们主张，伦理不能停留在高层声明，而必须被嵌入到整个软件开发生命周期（Design, Develop, Deploy）中，并提出了“伦理影响评估”（EIA）的实用模型。 3. 技术的人文主义回归：总结部分提出，面对技术带来的结构性挑战，人类社会需要进行一次深刻的“人文主义回归”。这包括重新强调公民素养教育、培养批判性反思能力，以及坚持将人类福祉置于技术效率之上的核心价值。本书的最终论点是：塑造算法的未来，最终取决于我们现在对人类价值的坚持与定义。 --- 本书特点：跨学科视野：融合了计算机科学、社会学、法学、政治哲学和经济学的最新研究成果。案例驱动：引用了大量真实的全球案例，从司法判决到金融风控，使抽象的伦理问题具体化。批判性深度：避免了技术决定论的陷阱，强调人类在技术演进中的能动性和选择的责任。《算法之影》并非一本预言，而是一份警示录和行动指南，它敦促我们正视算法时代带来的根本性挑战，确保技术的发展服务于更公正、更自由的人类社会。

作者简介

作者：(美)戴维R.安德森丹尼斯J.斯威尼托马斯A.威廉斯译者：侯文华

戴维R.安德森(David R.Anderson)是辛辛那提大学工商管理学院定量分析领域的教授，他生于北达科他州的大福克斯，早年在Purdue大学获得学士、硕士和博士学位。安德森教授曾任定量分析与运作管理系的主任以及工商管理学院的副院长，他还曾任学院高级管理项目的主管。在辛辛那提大学，安德森教授为商学院的学生讲授统计概论、为研究生教授回归分析、多变量分析以及管理科学。他还在华盛顿劳工部教授统计学。因为在教学和对学生组织服务上的卓越表现，他被提名并获得诸多奖项。安德森教授与人合著了10本教科书，内容涵盖了统计、管理科学、线性规划及生产运作管理。在抽样和统计方法领域里，他还是个活跃的咨询人士。