Overview
In Artificial Unintelligence, Meredith Broussard argues that our collective enthusiasm for applying computer technology to every aspect of life has resulted in a tremendous amount of poorly designed systems. We are so eager to do everything digitally—hiring, driving, paying bills, even choosing romantic partners—that we have stopped demanding that our technology actually work. Broussard, a software developer and journalist, reminds us that there are fundamental limits to what we can (and should) do with technology. With this book, she offers a guide to understanding the inner workings and outer limits of technology—and issues a warning that we should never assume that computers always get things right.
Making a case against technochauvinism—the belief that technology is always the solution—Broussard argues that it’s just not true that social problems would inevitably retreat before a digitally enabled Utopia. To prove her point, she undertakes a series of adventures in computer programming. She goes for an alarming ride in a driverless car, concluding “the cyborg future is not coming any time soon”; uses artificial intelligence to investigate why students can’t pass standardized tests; deploys machine learning to predict which passengers survived the Titanic disaster; and attempts to repair the U.S. campaign finance system by building AI software. If we understand the limits of what we can do with technology, Broussard tells us, we can make better choices about what we should do with it to make the world better for everyone.
Meredith Broussard is an Assistant Professor in the Arthur L. Carter Journalism Institute at New York University. A former features editor at the Philadelphia Inquirer and software developer at AT&T Bell Labs and the MIT Media Lab, she has written articles and essays for the Atlantic, Harper’s, Slate, the Washington Post, and other publications.
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这本书简直是思想的迷宫,每一次翻页都像是在穿越一片思维的浓雾。作者以一种近乎诗意的笔触,探讨了那些我们习以为常却又鲜少深究的认知盲区。它不是那种会给你标准答案的工具书,更像是一面光怪陆离的镜子,映照出我们思维结构中那些微妙的裂痕和不合时宜的自动反应。我尤其欣赏其中关于“信息过载下的意义建构”那几章,作者并没有简单地将此归咎于技术进步,而是深入挖掘了人类大脑在面对海量输入时,为了保持认知连贯性而被迫采取的捷径——那些看似聪明的、实则充满谬误的简化模型。这种洞察力,让我不得不停下来,反思自己日常决策的底层逻辑。阅读过程与其说是吸收知识,不如说是一场精妙的自我解构练习,它挑战了我们对“理性”和“智能”的传统定义,迫使读者正视那些潜藏在日常行为之下的、近乎本能的、非理性驱动力。读完后,世界似乎没有变得更清晰,但观察世界的方式却发生了根本性的转变,多了一层审视的距离感。
评分这本书给我的冲击是深层次的,它不仅仅是知识上的增广,更像是一次对自我身份认同的结构性冲击。作者以一种近乎解构主义的姿态,拆解了我们对“进步”和“控制”这两个概念的盲目信仰。我印象最深的是对“遗忘的必要性”的论述,在信息永恒保存的时代,遗忘不再是一种衰退,而是一种积极的、维持心智健康的功能性缺失。这本书的语言风格是多变的,有时如手术刀般精准,有时又如哲学家般沉思,这使得阅读体验充满了惊喜和不确定性,正好呼应了书中的核心主题。它没有提供任何快速修复的“补丁”,而是鼓励读者去拥抱那种永恒的不确定性,去欣赏那种在不完美中孕育出的生命力。读完之后,那种急于“解决问题”的冲动被极大地削弱了,取而代之的是一种对持续探索和谦逊观察的渴望。
评分说实话,这本书的叙事节奏把握得相当老道,它像是一部铺陈已久的悬疑片,你总觉得有什么重大的启示即将揭晓,但揭晓的方式却极其克制和迂回。我特别着迷于作者对“预测失败”案例的分析,那些看似微不足道的概率偏差,是如何在宏观层面上引发灾难性的连锁反应的。它没有采用枯燥的统计学语言,而是通过一系列生动的、近乎寓言式的场景来构建论点。比如,书中对某个历史事件的重述,通过引入一个完全无关的、但却在微观上影响了关键人物情绪的细节,来解释整个事件走向的不可预测性。这种叙事技巧,使得原本可能晦涩的哲学思辨变得触手可及。它让我意识到,很多时候,我们自以为是地掌控了局势,实际上只是在盲目地沿着惯性滑行。这本书的价值在于,它提供了一种“非决定论”的视角,让我们对自身的确定性产生健康的怀疑,并学会在不确定性中寻找新的立足点,而非急于用僵硬的框架去捕捉流动的现实。
评分这是一部极具挑战性的文本,阅读它需要极大的耐心和专注力,因为它拒绝提供任何廉价的安慰或即时的满足感。作者的笔法极为冷峻和精确,像一把锋利的手术刀,毫不留情地剖析着现代社会中那些被光鲜外表包装起来的结构性缺陷。我个人认为,本书最精彩的部分在于对“效率崇拜”的反思。它没有停留在对“慢生活”的口号式赞美,而是从认知负荷的角度,论证了系统性地追求极致效率,如何最终导致了整体系统的脆弱性和创造力的枯竭。书中援引的那些跨学科的论据,从神经科学到古代社会学,编织成一张密不透风的论证之网。每一次我试图跳过一段复杂的论述时,都会发现跳过的正是连接下一部分的关键纽带。它要求读者投入心力去理解每一个措辞背后的重量,它不是用来消遣的读物,更像是一次智力上的马拉松,但终点的回报是深刻的、结构性的理解提升。
评分我很少遇到能让我在深夜里,一边阅读一边忍不住在笔记本上画出复杂思维导图的书籍。这本书的魅力,在于它成功地将高度抽象的概念,通过一系列精巧的比喻和类比,锚定在了日常经验之中。例如,作者阐述复杂系统如何产生涌现行为时,所使用的“厨房里的炖菜”的比喻,直观而又深刻,瞬间消解了理论的门槛。更妙的是,它避免了传统学术著作中常见的傲慢姿态,反而充满了对人类局限性的悲悯。它承认,我们就是在这些“人工智能的阴影”下摸索前行的一群生物。这种真诚的态度,拉近了作者与读者之间的距离。我感觉自己不是在被说教,而是在与一位博学而又富有同情心的导师进行深度对话。这种既有学术深度,又兼顾人文关怀的平衡感,是此书在我心中占据特殊位置的主要原因。
评分抛开许多个人体验的部分,还是值得读的,AI的发展让人拭目以待。重要的是,作者完全没有看衰AI或者Machine Learning等等,她只是提醒不要对技术预期过高,过分信任。
评分抛开许多个人体验的部分,还是值得读的,AI的发展让人拭目以待。重要的是,作者完全没有看衰AI或者Machine Learning等等,她只是提醒不要对技术预期过高,过分信任。
评分抛开许多个人体验的部分,还是值得读的,AI的发展让人拭目以待。重要的是,作者完全没有看衰AI或者Machine Learning等等,她只是提醒不要对技术预期过高,过分信任。
评分没有预想的好,谈的也不深入。大概是给非相关专业人士看的。说实话,趋势这东西你再怎么看不好也是趋势。一个人的想象力有限不代表人类的想象力有限。更何况现在发展的加速度的加速度的加速度都有可能是指数性增长
评分没有预想的好,谈的也不深入。大概是给非相关专业人士看的。说实话,趋势这东西你再怎么看不好也是趋势。一个人的想象力有限不代表人类的想象力有限。更何况现在发展的加速度的加速度的加速度都有可能是指数性增长
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