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算法的陷阱

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阿里尔•扎拉奇 (Ariel Ezrachi)
中信出版社
余潇
2018-5-1
468
CNY 69.00
精装
9787508687520

图书标签: 互联网  算法经济  人工智能  商业  新经济  算法  网络治理  算法有毒,一本大数据时代的清醒手册!   


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发表于2024-12-23

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图书描述

互联网的存在令追求物美价廉的消费者与来自世界各地的商品只有轻点几下鼠标的距离。这诚然是一个伟大的科技进步,但却也是一个发人深思的商业现象。本书中,作者扎拉奇与斯图克将引领我们对由应用程序支持的互联网商务做出更深入的检视。虽然从表面上看来,消费者确是互联网商务兴盛繁荣过程中的获益者,可精妙的算法与数据运算同样也改变了市场竞争的本质,并且这种改变也非总能带来积极意义。

首当其冲地,危机潜伏于计算机算法之间的共谋行为当中。虽然法律明令禁止企业开展价格操纵,但是由数据驱动的算法却可以做到实时监测市场中竞争对手的价格变动,并据此调整自身的商品定价。于是乎,原本看似有利于提高市场透明度的科技进步,却讽刺性地最终给消费者带来了伤害。其次,危机之二则发源于商家的价格歧视行为,企业通过追踪消费者个人数据、设立会员制度从而实现合理推测消费者保留价格的目的。此外,互联网超级平台与独立应用程序开发者之间那层“亦敌亦友”的关系也引发了第三重危机:在牢牢掌控住核心平台(如智能手机的操作系统)之后,这些互联网巨头俨然拥有了支配用户个人数据的权力,而他们将决定谁得以称霸市场。

在《算法经济的陷阱》中,作者及时抛出了一些关键问题:那只“看不见的手”究竟还有几成效力?在算法与网上机器人不断发挥重要作用的市场中,难道竞争性定价成为了一个假象?现行的法律法条是否还能够有效地维护消费者权益?事实上,复杂多变的市场现实已在悄无声息中将权力移交给到了少数人的手中。对此,扎拉奇与斯图克正在探究这些风险将给市场竞争秩序、人们的民主理想以及经济权益与社会福祉带来的影响。

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著者简介

阿里尔•扎拉奇 (Ariel Ezrachi)

牛津大学竞争法教授,牛津大学竞争法与政策中心主任。

莫里斯 E. 斯图克 (Maurice E. Stucke)

田纳西大学终身法学教授、The Konkurrenz Group咨询公司联合创始人。


图书目录


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用户评价

评分

对于算法可以挖掘用户习惯,推荐商品,是一直了解的。但是从本书中才了解相同的算法可以让多个企业垄断。 但书的后续章节有点枯燥,讲的都是常识,比如大数据的重要性等,前面几张值得读。

评分

HUP原著,提出问题比答案多

评分

毫无新知。算法和人工智能相关的书籍最尴尬的是,还没等它们印出来,关于这些领域的新知已经成俗见了。

评分

法学教授探讨算法和大数据的崛起、超级平台的霸权会带来的诸多问题,包括共谋、价格歧视、侵犯隐私、数据垄断……以及监管应该如何作为来抑制这些行为。大部分内容比较琐碎,东拼西凑,而且颇为牵强,阅读价值不大。但有一点是值得思考的,就是当下技术的两面性问题正在凸显,其在带来诸多好处(效率提升)同时,也不可避免会造成诸多问题(垄断霸权),利弊如何权衡,恐是大难题。算法这一“黑箱”般的存在,之于人类终究是一把高悬空中的达摩克里斯之剑。

评分

算法比你自己更了解自己 价格歧视

读后感

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全书讲算法与AI的暗黑面:价格歧视、导致算法军备竞赛、导致商家降价冲动降低、平台作恶(向劣质商家收费导致品质下降、与开发商一起分析用户隐私)等。 作者从商业、法律、经济等三个方面做了相关分析。基本结论是法律还不能及时有效制裁算法的暗黑面。 读后感觉不够深入。讲...  

评分

全书讲算法与AI的暗黑面:价格歧视、导致算法军备竞赛、导致商家降价冲动降低、平台作恶(向劣质商家收费导致品质下降、与开发商一起分析用户隐私)等。 作者从商业、法律、经济等三个方面做了相关分析。基本结论是法律还不能及时有效制裁算法的暗黑面。 读后感觉不够深入。讲...  

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大数据、算法对我们的影响远超现在的认识,作者预见,“人或成为互联网巨头圈养的动物。而虚拟助手将成为饲养员。我们将在对科技进步的欢呼雀跃中,缓慢步入真实的《楚门的世界》。我们将成为负责生产数据的“奶牛”。 一、大数据杀熟 大数据加剧了供应方与消费者的信息不对等...

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全书讲算法与AI的暗黑面:价格歧视、导致算法军备竞赛、导致商家降价冲动降低、平台作恶(向劣质商家收费导致品质下降、与开发商一起分析用户隐私)等。 作者从商业、法律、经济等三个方面做了相关分析。基本结论是法律还不能及时有效制裁算法的暗黑面。 读后感觉不够深入。讲...  

评分

大数据、算法对我们的影响远超现在的认识,作者预见,“人或成为互联网巨头圈养的动物。而虚拟助手将成为饲养员。我们将在对科技进步的欢呼雀跃中,缓慢步入真实的《楚门的世界》。我们将成为负责生产数据的“奶牛”。 一、大数据杀熟 大数据加剧了供应方与消费者的信息不对等...

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