Psychological Problems, Social Issues, and the Law (2nd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Allyn & Bacon

作者:Murray Levine

出品人:

页数:624

译者:

出版时间:2006-10-21

价格:USD 118.40

装帧:Hardcover

isbn号码:9780205474547

丛书系列:

图书标签:

• Psychology
• Law
• Social Issues
• Mental Health
• Criminal Justice
• Forensic Psychology
• Legal Psychology
• Psychopathology
• Sociology
• Ethics

好的，这是一份关于一本假设性图书的详细简介，该书与您提到的《Psychological Problems, Social Issues, and the Law (2nd Edition)》主题无关，我们将聚焦于一个全新的、详尽的领域。 --- 《数字时代的人工智能伦理与治理：跨学科的法律、哲学与工程视角》 导言：范式转移与伦理迷宫 随着人工智能（AI）以前所未有的速度渗透到人类社会的每一个角落，从医疗诊断到金融交易，再到国家安全决策，我们正站在一个技术与伦理交汇的十字路口。本书《数字时代的人工智能伦理与治理》并非探讨心理健康或社会法律问题，而是专注于解析这场由深度学习、大数据和自动化驱动的范式转移所带来的复杂伦理困境以及亟待建立的全球治理框架。 本书的核心论点是：在缺乏清晰的伦理规范和强健的法律约束的情况下，AI技术的爆炸式发展将不可避免地加剧现有的社会不平等，并可能催生全新的、难以监管的风险。本书旨在为政策制定者、技术开发者、法学专业人士以及关心未来社会形态的公众，提供一个全面、深入且具有前瞻性的分析工具箱。 第一部分：算法的内在偏见与社会公平（The Anatomy of Algorithmic Bias and Social Equity） 本部分深入剖析了驱动现代AI系统的核心——数据和模型——是如何内嵌并放大人类社会的历史性偏见的。我们摒弃了将AI视为纯粹客观工具的误解，转而揭示其作为“社会镜像”的本质。 第一章：数据的阴影：采集、标注与代表性失真 本章详细考察了训练数据集中固有的偏差来源，包括采样偏差、历史偏见和标注者的主观性。我们将分析案例研究，例如面部识别系统中对特定族裔的识别准确率低下，以及信贷审批算法中对低收入群体的歧视性评分机制。讨论的重点在于：如何设计更具包容性的数据采集协议，并引入“数据审计”机制来量化和减轻现有数据集的结构性缺陷。 第二章：黑箱的困境：可解释性（XAI）与问责制 随着模型复杂度的提升（如大型语言模型和深度神经网络），理解模型做出决策的内在逻辑变得愈发困难。本章探讨了可解释性人工智能（XAI）的理论前沿，包括LIME、SHAP值等工具的局限性。我们论证了在关键决策领域（如刑事司法和医疗诊断），“可解释性”不仅是技术要求，更是基本的程序正义要求。本章将建立一个问责矩阵，明确在AI系统造成损害时，开发者、部署者和用户各自应承担的责任层级。 第三章：自动化决策中的权利侵蚀：自主性与尊严 本书关注AI驱动的自动化对个人自主权构成的隐性威胁。通过分析“社会信用”系统、个性化信息流的“过滤气泡”，本章探讨了持续的算法监控如何潜移默化地限制了个体的选择空间和认知自由。我们借鉴了康德的绝对命令和约翰·穆勒的功利主义思想，构建了一个衡量AI干预强度及其对人类尊严影响的伦理框架。 第二部分：新兴技术风险与全球治理挑战（Emerging Risks and Global Governance Frameworks） 第二部分将视野从技术内部转向宏观的系统性风险，重点关注跨国监管的必要性和现行法律体系的滞后性。 第四章：超级智能的边缘：通用人工智能（AGI）的生存风险 本书对“奇点”理论进行了审慎的哲学和技术评估。我们着重探讨了当前研究中对目标不对齐（Goal Misalignment）问题的处理，即一个比人类更聪明的系统，其目标函数若未能与人类的长期福祉精确对齐，可能导致的灾难性后果。本章将对比不同流派对“限制性AI”和“友好AI”的研究路径，并讨论国际社会是否有能力在AGI实现之前达成有效的军备控制协议。 第五章：地缘政治中的AI竞赛：监管套利与标准鸿沟 AI的快速发展正在重塑全球权力结构。本章分析了不同司法管辖区（如欧盟的《人工智能法案》、美国的软性监管方式和中国的国家驱动模式）在AI治理上的核心分歧。我们详细阐述了“监管套利”现象，即企业将高风险研发转移到监管薄弱地区，以及建立全球统一的“可信赖AI”标准所面临的现实障碍。 第六章：法律的滞后：知识产权、侵权责任与数据主权 现有的知识产权法和侵权法框架难以有效应对AI生成内容的归属问题和自动化代理行为的责任认定。本章深入探讨了：AI生成的艺术作品、代码或科学发现的版权归属；自动驾驶汽车发生事故时，制造商、软件供应商和车主的混合责任认定；以及“数据主权”在跨境数据流动中如何与国家安全法规产生冲突。我们建议对现有的侵权法进行“模块化”修改，以适应新型的因果链条。 第三部分：构建负责任的AI生态系统（Constructing a Responsible AI Ecosystem） 本书的最后一部分提出了具体的政策建议和行业最佳实践，旨在促进技术创新与伦理责任的和谐发展。 第七章：从合规到设计：将伦理植入工程实践 本章主张“伦理前置设计”（Ethics-by-Design）的理念，要求伦理审查成为软件开发生命周期（SDLC）的强制性阶段，而非事后补救。我们将介绍“红队演习”（Red Teaming）在安全测试中的应用扩展到伦理和偏见测试，并分析“影响评估”工具包的实际应用案例。 第八章：多方利益相关者的协作治理模型 我们认为单一政府机构无法有效监管AI。本章倡导建立一个包含学术界、公民社会、行业领袖和监管机构的动态协作平台。重点讨论了“沙盒监管”机制的优化，允许创新在受控环境中测试其伦理影响，并提出建立一个独立的、具有国际公信力的“AI认证机构”的可能性。 结论：选择我们的未来 本书以对未来的审慎乐观作结。我们强调，尽管AI带来了前所未有的挑战，但技术本身是中性的工具。人类社会的选择——是放任算法野蛮生长，还是主动介入，用深思熟虑的伦理框架和前瞻性的法律工具来塑造其发展方向——将决定数字时代的最终形态。本书提供了一个清晰的路线图，旨在确保技术进步的服务对象始终是人类的福祉与社会的公正。 --- 本书特色： 跨学科的深度融合： 整合了法理学、计算机科学、应用伦理学和国际关系学的最新研究成果。 案例驱动的分析： 结合了近年来全球范围内最具争议性的AI应用案例。 前瞻性的政策建议： 提供了可操作的、针对现有法律空白的填补方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆