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[美] 凱西·奧尼爾

中信齣版集團

馬青玲

2018-9-1

320

69.00元

精裝

9787508692067

圖書標籤: 算法數據社會學人工智能計算機經濟學計算科學 2018

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发表于2024-08-02

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圖書描述

數據科學傢凱西•奧尼爾認為，我們應該警惕不斷滲透和深入我們生活的數學模型——它們的存在，很有可能威脅到我們的社會結構。

我們生活在一個依賴“算法”的時代，它對我們生活的影響越來越大，我們去哪裏上學，我是不是應該貸款買車，我們應該花多少錢來買健康保險，這些都不是由人來決定的，而是由大數據模型來決定的。從理論上來說，這一模型應該讓社會更加公平，每一個人的衡量標準都是一樣的，偏見是不存在的。

但是，正如凱西•奧尼爾書裏所揭示的那樣，事實並非如此。我們今天所使用的這些數學模型是不透明的、未經調節的、極富爭議的，有的甚至還是錯誤的。最糟糕的是，數學模型和大數據算法加劇瞭偏見與不公。例如，一個貧睏學生想申請貸款交付學費，但是銀行大數據算法根據他居住地的郵政編碼判斷將錢帶給他存在風險，因此，拒絕給他提供貸款。他因此失去瞭受教育的機會，而這個機會可能幫助他擺脫貧睏。大數據算法做的常常隻是錦上添花的事兒，有時甚至是落井下石。

通過個案追蹤，凱西•奧尼爾揭示瞭大數據是如何影響我們將來的，它不僅影響著個人，也影響著整個社會。這些數據評價著我們的老師、學生，篩選著我們的簡曆，審核著我們的貸款資格，衡量著員工的工作態度，監視著投票者，監控著我們的健康。

凱西•奧尼爾呼籲數據模型的創造者們要對算法負責，政策的製定者及執行者們在使用這一威力極大的“武器”前應該更加慎重。最後，作者指齣，大數據幾乎掌控著我們的生活，我們應該增加對它的瞭解。這本書相當的重要，它讓我們有能力去問一些十分尖銳的問題，幫助我們瞭解事實的真相，提齣需要改變的地方，探索更好的生活。

【編輯推薦】

 案例豐富，內容兼具深度與話題性

未來20年，算法和大數據將席捲世界，接管我們的生活、社會和經濟。我們生活中的很多方麵都將落入自動化的數據分析之下。確保算法和大數據的公平性將是一項重大的任務，數據倫理的價值和意義將不斷凸顯齣來。在作者看來，大數據猶如一個黑盒，規模、傷害和隱秘共存，她在書中引用瞭大量發生在美國當下的、基於大數據和算法的、改變個人生活的案例，並對影響這些城市生活經驗的算法做瞭特彆的觀察和研究。作者認為，數據和算法的關係就像槍械和軍火，數據沒有價值觀，是中立的，但來自人類行為的輸入，難免隱含偏嚮，而算法創造的數據又對人類行為産生反作用，從而導緻更多的不公。凱西在書中指齣：算法模型一旦運轉，執法行為就會增多，産生的新數據又會進一步證明加強執法的必要性。形象地說，就是哪裏“前科”越多，哪裏就越受算法“關照”，最終形成一個失真，甚至有害的迴饋環路。這個觀點也正是近來Facebook乾預美國大選，國內很多專傢學者熱議“今日頭條”推送模式的核心所在。

 權威作者的深刻洞見

本書作者是哈佛大學的數學博士，研究方嚮是數論和代數幾何，畢業之後在麻省理工學院執教，並在互聯網公司做過很長時間的數據科學傢，如今緻力於教育和媒體行業的數據知識普及工作，因此，這並不是一本傳統意義上唱衰大數據的書，相反，作者希望讓更多的人通過瞭解大數據、瞭解算法，反思模型，以及通過政府和相關機構的閤理監管，不斷改善各類設計評價體係，讓更多的人受益，維護社會的公平與民主。

【英文版獲奬情況】

《紐約時報》（New York Times）年度書籍

《波士頓環球報》年度最佳圖書

《連綫》雜誌年度必讀書目之一

《財富》年度最受歡迎的書之一

《柯剋斯評論》年度最佳作品

芝加哥公共圖書館年度最佳圖書

《自然》網站年度最佳圖書

《麻省理工科技評論》年度最佳科技圖書

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著者簡介

凱西•奧尼爾（Cathy O'Neil）

數據科學傢，mathbabe.org的博主。博士畢業於哈佛大學，主修數學專業。她曾在巴納德學院任教，之後為私營企業服務，例如避險基金。她還在各類新型公司擔任數據科學傢，預測消費者購買與點擊趨勢。每周她都會齣現在“財富記賬”的播客上。

圖書目錄

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

把算法的缺點放大到極緻，影響到教育、理財、就業、社會管理，幾乎是生活的各個領域，書中揭示的本質上是效率和公平的問題，個體、階層、地域的差異很可能會被算法一刀切帶過。算法可以解放人類勞動，但並不意味著可以一勞永逸地把決定權交給機器，所以需要及時反饋和改進模型。具有偏見的和陷阱性的替代變量，加上信息使用和算法的不透明則使得算法具有欺騙性，因此適當的自律和監管是有益的。

評分☆☆☆☆☆

一個掠奪式的廣告程序，會評估目標人群的缺點和弱點，並找到最有效的途徑榨取他們的價值，比如對窮人推薦現金貸，或者學費極貴、水準很低的盈利性大學招生廣告。作者把這樣的受害者，稱之為“數字難民”。算法沒有自己的立場，使用的人卻有明確目的。與其因噎廢食，還是要建立閤理完善通用的評估方法，新事物的解釋權隻掌握在部分不受監督的人手裏一直是危險的事。作者有點矯枉過正，應該管控的實施算法的人，人心決定算法的“善惡”。

評分☆☆☆☆☆

聖母婊女數學傢，讓我堅信ai將改變人類。

評分☆☆☆☆☆

3.5，重要的在前麵就說明白瞭，後續的章節隻是前麵的延續跟拓展。說明算法影響生活的方方麵麵。（太長顯得比較囉嗦瞭）好的模型算法應該是公開透明有反饋調節的，沒這類特徵的算法會不準，帶有偏見，讓底層為金字塔買單

評分☆☆☆☆☆

理論是好的，不過作為一本書實在是冗長、重復、淩亂……

讀後感

評分☆☆☆☆☆

The answer is yes. A model, after all, is nothing more than an abstract representation of some process, be it a baseball game, an oil company’s supply chain, a foreign government’s actions, or a movie theater’s attendance. Whether it’s running in a comp...

評分☆☆☆☆☆

文 / 董小琳我们可以将时代划分为：有大数据之前和有大数据之后。为什么要这么分？因为，谁也不能忽视，大数据对我们每个人生活方方面面的影响。比如说：之前，你的日子过得好不好，恐怕除了家里人，只有几个关系特别好的朋友知道。甚至，在亲戚比较多的大家庭里，你还...

評分☆☆☆☆☆

作者在华尔街对冲基金德绍集团担任过金融工程师，后来去银行做过风险分析，再后来去做旅游网站的用户分析。后来辞职专门揭露美国社会生活背后的各种算法的阴暗面。书中提到的算法的技术缺陷，我归纳为两点：第一个比较致命：不准确。不准确有两种体现，首先是算法先天的问题，...

評分☆☆☆☆☆

感谢 recall 这本书的不知名同学，谢谢你逼得我用4个小时读完。作者创造了“数学杀伤性武器”（Weapons of Math Destruction, WMD）这个词指代统计模型，探讨现实生活中统计模型的大规模应用对社会的影响。正面例子是棒球、篮球比赛的分析，可以即时调整战术（参考《点球成金...

評分☆☆☆☆☆

大数据是近年来特别火热的词，不管是不是互联网企业，都随时往大数据身上靠，仿佛一下子能提高自己逼格一样。在这种火热的气氛中，很多人往往对于大数据能做什么，做的好事多还是坏事多，不去反思和检讨，也很少有人愿意去听别人的反思。音乐平台总监们的失算记得《中国新说...

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