具体描述
"What does AI mean for your business? Read this book to find out." -- Hal Varian, Chief Economist, Google
Artificial intelligence does the seemingly impossible, magically bringing machines to life--driving cars, trading stocks, and teaching children. But facing the sea change that AI will bring can be paralyzing. How should companies set strategies, governments design policies, and people plan their lives for a world so different from what we know? In the face of such uncertainty, many analysts either cower in fear or predict an impossibly sunny future.
But in Prediction Machines, three eminent economists recast the rise of AI as a drop in the cost of prediction. With this single, masterful stroke, they lift the curtain on the AI-is-magic hype and show how basic tools from economics provide clarity about the AI revolution and a basis for action by CEOs, managers, policy makers, investors, and entrepreneurs.
When AI is framed as cheap prediction, its extraordinary potential becomes clear:
- Prediction is at the heart of making decisions under uncertainty. Our businesses and personal lives are riddled with such decisions.
- Prediction tools increase productivity--operating machines, handling documents, communicating with customers.
- Uncertainty constrains strategy. Better prediction creates opportunities for new business structures and strategies to compete.
Penetrating, fun, and always insightful and practical, Prediction Machines follows its inescapable logic to explain how to navigate the changes on the horizon. The impact of AI will be profound, but the economic framework for understanding it is surprisingly simple.
作者简介
Ajay Agrawal is Professor of Strategic Management and Peter Munk Professor of Entrepreneurship at the University of Toronto's Rotman School of Management. He is also cofounder of The Next 36 and Next AI, cofounder of the AI/robotics company Kindred, and founder of the Creative Destruction Lab. Ajay conducts research on technology strategy, science policy, entrepreneurial finance, and the geography of innovation.
Joshua Gans is Professor of Strategic Management and the holder of the Jeffrey S. Skoll Chair of Technical Innovation and Entrepreneurship at Toronto's Rotman School of Management. Gans is a frequent contributor to outlets like the New York Times, Harvard Business Review, Forbes, Slate, and the Financial Times. Joshua also writes regularly at several blogs including Digitopoly.
Avi Goldfarb is the Ellison Professor of Marketing at Toronto's Rotman School of Management, University of Toronto. Avi is also Chief Data Scientist at the Creative Destruction Lab, Senior Editor at Marketing Science, a Fellow at Behavioral Economics in Action at Rotman, and a Research Associate at the National Bureau of Economic Research. His research has been widely covered in the popular press.
目录信息
读后感
2018年Facebook被爆5000万用户信息用于政治选举，2019年Snapchat滥用特权监控用户信息。互联网公司种种隐私数据丑闻，从侧面反映了AI面临的挑战之一，就是如何合理的收集和使用用户的隐私数据？ 如果AI无法应用隐私数据，那么AI还能叫AI吗？根据本书作者的核心观点，预测越来越...
评分从经济学的角度谈AI应该从何谈起？没有分析投入产出比，没有分析AI对经济学运作模式的颠覆和改变，也没有AI的经济学模型，只不过是几位经济学家对AI的思考。 当然还是非常有独到的观点和启发的，首先是关于人工智能现阶段的本质，作者提出的是预测，在人工智能沉寂30年后本轮趋...
评分主要内容是AI的各种应用案例介绍。作者把这些案例分到五个部分介绍：预测、决策、工具、战略、社会。 看书名和介绍以为会从经济学的角度解读AI，有更多的新鲜的视角和观点，读后比较失望，基本是见过的案例和视角。 总体评价3星，有参考价值。 以下是书中一些内容的摘抄，【】...
评分 评分用户评价
《Prediction Machines》这个书名，听起来就像是开启了一个关于未来可能性的宝藏。作为一名普通读者，我最关心的是，这本书能否让我这个非专业人士也能够理解那些复杂的概念。我希望它能用一种引人入胜的方式，将那些关于数据、算法和预测的科学原理娓娓道来。我想知道，这些“预测机器”究竟是如何运作的？它们是通过学习历史数据来预测未来，还是有更深层次的机制？书中是否会深入分析不同类型的预测模型，比如线性回归、决策树、神经网络等等，并且通过形象的比喻来解释它们的原理？我希望作者能够带领我们走进那些“机器”的内部，看看它们是如何处理海量数据，如何从中提取有价值的信息，并最终生成预测结果的。此外，我也对预测机器在商业和社会领域的影响力特别感兴趣。它们是如何帮助企业做出更明智的决策，如何优化资源配置，如何提升效率？同时，我也想知道，这些预测机器是否也可能被滥用，或者产生意想不到的负面后果，比如加剧社会不公，或者限制个人的选择空间？这本书是否会探讨这些复杂的问题，并提出一些解决方案？我对那些能够清晰解释复杂概念，并且能够启发读者深入思考的书籍总是充满期待。
评分《Prediction Machines》这个书名，光是读出来就充满了科技感和一种掌控未来的意味。作为一名对人工智能和大数据领域的最新进展保持高度关注的读者，我一直想深入了解这些“机器”是如何运作的，以及它们到底能“预测”到什么程度。我希望这本书能够提供一个清晰的框架，来理解预测机器的整个生命周期，从数据的收集和预处理，到模型的选择和训练，再到预测结果的应用和反馈。书中是否会介绍一些最前沿的预测技术，例如强化学习、迁移学习，以及它们在不同场景下的应用？我对预测机器如何影响我们的社会结构和决策过程非常感兴趣。例如，在公共政策制定方面，它们是否能够帮助政府更有效地管理城市，预测犯罪率，或者优化资源分配？在教育领域，它们是否能够为学生提供个性化的学习路径，预测学习困难，并提供及时的干预？同时，我也希望这本书能够探讨预测机器带来的伦理困境，比如当预测结果可能导致歧视或不公时，我们该如何应对？书中是否会提供一些关于如何构建负责任的预测机器的思考和建议？我渴望在阅读中获得一种启发，理解我们如何才能驾驭这项强大的技术，而不是被它所奴役。
评分“Prediction Machines”——这个名字就像一个钩子，瞬间勾住了我的好奇心。它让我联想到那些在幕后默默工作的、能够洞察未来走向的强大力量。我一直对科技如何改变人类生活抱有浓厚的兴趣，而预测机器无疑是当前科技发展中最令人着迷的领域之一。我希望这本书能够以一种深入浅出的方式，揭示这些“预测机器”是如何从海量数据中学习、推理和预测的。书中是否会解释不同类型的预测模型，比如回归分析、分类算法、时间序列模型等等，并用通俗易懂的语言来阐释它们的原理？我对预测机器在各个行业的具体应用案例非常感兴趣，比如在制造业中，它们如何帮助企业预测设备故障，优化生产流程；在零售业中，它们如何预测消费者的购买行为，提升销售额；在医疗健康领域，它们如何预测疾病风险，提供个性化的健康管理方案？更重要的是，我希望这本书能够引导我思考，在这样一个被预测能力所塑造的世界里，个人应该如何应对？我们是否会变得越来越依赖机器的判断，从而丧失独立思考的能力？这本书是否会探讨如何平衡机器的预测与人类的直觉和经验？
评分“Prediction Machines”，单是听到这个名字，就足以让我产生无限的遐想。它暗示着一种力量，一种能够洞察未来、指引方向的力量。我一直对那些能够将复杂数据转化为有价值洞察的技术深感兴趣。这本书，我期待它能够是一次关于“预测”本质的深度探索。我想知道，这些“机器”是如何从海量的数据中提炼出规律的？它们是否能够理解人类的情感和意图？书中是否会详细介绍一些经典的预测模型，例如贝叶斯定理、支持向量机、随机森林等等，并用清晰的语言来解释它们的运作机制？我对预测机器在不同领域的应用案例非常着迷。它们如何帮助科学家在科学研究中发现新的规律？它们如何帮助艺术家创作出更受欢迎的作品？它们如何帮助教育工作者为学生量身定制学习计划？更重要的是，我希望这本书能够引发我对于预测的伦理和社会影响的思考。当预测能力变得如此强大，是否会侵犯我们的隐私？是否会加剧社会的不平等？我们又该如何确保这些“预测机器”能够为人类的福祉服务，而不是带来新的挑战？这本书是否会提供一些深刻的见解，帮助我理解在这个被预测能力日益渗透的时代，我们应该如何自处？
评分《Prediction Machines》这个书名，让我联想到了那个科幻小说中常常出现的、能够预知一切的神秘装置。作为一名对科技发展充满好奇心的普通读者，我一直渴望能够理解那些驱动我们时代进步的“秘密武器”。这本书，我希望它能够带我进入一个关于预测世界的奇妙旅程。我想知道，这些“预测机器”究竟是如何“学习”的？它们是否真的能够像人类一样，通过经验的积累来提升自身的预测能力？书中是否会介绍一些关键的技术概念，例如“特征工程”、“模型训练”、“交叉验证”等等，并且用清晰的逻辑和生动的例子来解释它们？我对预测机器在改变社会和商业模式方面的巨大潜力感到无比兴奋。它们是否能够帮助企业更准确地识别市场机会，规避风险？它们是否能够帮助政府更有效地管理城市，预测社会问题，并提前采取措施？同时，我也希望这本书能够引发我对预测的更深层次的思考：预测的准确性有多高？是否存在无法被预测的“随机性”？在面对预测结果时，我们应该如何做出决策？这本书是否会帮助我理解，如何在享受科技带来的便利的同时，保持一份清醒的头脑和独立的判断？
评分《Prediction Machines》这个书名在我脑海中激起了强烈的共鸣，因为它触及了我对科技进步最核心的疑问之一：机器究竟能预测到什么程度？我设想这本书会是一次关于智能如何被量化和应用的深入探索。我想知道，这些“机器”是如何从看似杂乱无章的数据中识别出模式的？它们是否能够学习人类的情感和动机？书中是否会提供一些关于数据收集、清洗、建模以及验证的流程介绍，让我能够理解预测过程的每一个环节？我特别想了解，当预测结果与实际情况不符时，这些机器是如何进行自我修正和进化的？书中是否会探讨预测的局限性，比如不可预测的“黑天鹅事件”，或者那些不受数据影响的随机因素？我希望作者能够通过一些引人入胜的故事，来展现预测机器在改变人类社会进程中的力量，也许是关于某个重大科学发现的预测，或者是某个商业决策的成功经验。同时，我也想知道，在个人层面，这些预测机器如何影响我们对自身未来规划的看法？它们会让我们变得更加被动，还是更加主动？这本书是否会引导我们思考，在机器的预测面前，我们应该如何保持独立思考和创新精神？
评分这本书的名字就足以吸引我，"Prediction Machines"，这四个字在我脑海中勾勒出一幅画面：高耸入云的数据中心，跳跃的光缆，以及无数精密的算法在幕后默默运作，预知着未来。作为一名对科技和未来发展趋势有着强烈好奇心的普通读者，我深知我们生活的世界正以前所未有的速度被数据驱动着。从我们每一次的点击、每一次的购买，到我们每一次的出行，甚至是我们每一次的心跳，都在以某种形式被记录和分析。而这本书，我相信，正是要揭示这些“机器”如何将海量的数据转化为我们无法想象的预测能力，从而深刻地改变我们的生活，我们的社会，甚至是我们对“可能性”的认知。我迫不及待地想知道，这些“机器”是如何学习的？它们是否真的能够“看穿”未来？它们如何影响着我们的决策，我们的选择，甚至是我们的自由意志？这本书是否会深入探讨人工智能、机器学习、大数据分析等前沿技术，并用通俗易懂的方式解释它们的核心原理？更重要的是，它是否会引导我们思考，在这样一个被预测能力所塑造的世界里，我们应该如何定位自己？我们又该如何应对随之而来的挑战和机遇？这本书的名字，就像一个潘多拉的魔盒，让我充满了期待，也夹杂着一丝对未知的好奇与敬畏。我希望能在这本书中找到答案，理解这个日益智能化的世界。
评分初翻开《Prediction Machines》这本书，我立刻被其标题所营造的宏大叙事所吸引。它不仅仅是一个技术概念的陈述，更是一种对我们时代最深刻变革之一的洞察。我一直对那些能够洞悉趋势、预判结果的系统充满了好奇。想象一下，一个系统能够准确预测股票市场的波动，或者预测某项新产品是否会大受欢迎，甚至预测疾病的爆发，这其中的力量是何其巨大！这本书是否会从历史的角度出发，梳理人类在预测能力上的探索历程，从古老的占卜到现代的统计模型，再到如今的AI驱动的预测？我希望它能详细阐述这些“预测机器”是如何构建起来的，它们背后的逻辑是什么？是复杂的数学模型，还是基于海量数据的模式识别？书中是否会提供一些生动的案例，展示这些预测机器在不同领域的实际应用，比如在医疗诊断、交通管理、金融风控、甚至在内容推荐和社交媒体算法中的作用？我对这些应用的细节非常感兴趣，尤其是它们如何具体地影响我们的日常生活，以及这些影响是否总是积极的。同时，我也希望这本书能够探讨预测能力带来的伦理问题，比如数据隐私、算法偏见以及对人类自主性的潜在威胁。毕竟，当机器能够比我们更了解我们自己，并预测我们的行为时，这是一种令人不安但又无法回避的现实。
评分《Prediction Machines》这个书名本身就带有一种科幻般的魅力，让我对书中即将揭示的内容充满了好奇。我一直相信，我们正处在一个数据爆炸的时代，而数据本身并不能直接带来价值，关键在于如何从中提取有用的信息并进行转化。这本书，我相信，正是要解答这个核心问题：如何将数据转化为预测能力，而这些预测能力又如何重塑我们的世界。我希望这本书能够系统地介绍“预测机器”的演进历程，从早期的统计模型到如今强大的深度学习算法。我想了解，这些算法是如何工作的？它们是否依赖于大量的计算资源？书中是否会提供一些具体的算法介绍，或者通过案例分析来解释它们的工作原理？我对预测机器在各个领域的应用非常感兴趣，例如在医疗领域，它们如何帮助医生更早地诊断疾病？在金融领域，它们如何帮助投资者做出更明智的投资决策？在交通领域，它们如何优化路线，减少拥堵？此外，我也希望这本书能够探讨预测机器对人类社会带来的深远影响，比如对就业市场的影响，对隐私权的影响，以及对伦理道德的挑战。这本书是否会引导我们思考，如何才能在享受科技带来的便利的同时，最大程度地规避潜在的风险？
评分“Prediction Machines”——这个名字一下子就击中了我的好奇心。它不仅仅是一个技术术语，更像是一个关于未来的开关，一个能够解锁未知可能性的钥匙。我一直对那些能够洞悉事物发展规律、预测未来走向的系统充满了向往。这本书，我期待它能够像一位经验丰富的向导，带领我深入了解这些“预测机器”的内在世界。我想知道，这些机器是如何被“训练”的？它们的学习过程是怎样的？是否就像人类学习一样，需要大量的经验积累？书中是否会介绍一些关键的技术名词，比如“特征工程”、“模型评估”、“过拟合”等等，并用最直观的方式进行解释？我对预测机器在改变我们生活方式方面的作用尤为关注。它们是如何改变我们的消费习惯，我们的社交方式，甚至是我们的思维模式？书中是否会分享一些令人惊叹的成功案例，展示预测机器在解决现实世界复杂问题时的强大能力？同时，我也希望这本书能够引发我对预测的更深层次的思考：预测的边界在哪里？人类的智慧与机器的预测能力之间，又该如何平衡？这本书是否会帮助我建立一个对“预测机器”更全面、更深刻的认知？
评分经济学家在tech究竟有什么贡献呢。。觉得需要体验一下才知道了。目前觉得添乱比贡献多。。
评分就像北京雾霾天下的阳光，朦朦胧胧的，不知道是有还是没有
评分这本书完全不是给经济学人写的，常常提到的是如果你的公司想用ai应该什么时候用，怎样用。一半弃，对我来说没大有收获。
评分准备再看一遍中文版…
评分AI has entered our life. Willing to learn what it can really help us and what damage it can bring as well.
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