Recent Advances in Data Mining of Enterprise Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Triantaphyllou, Evangelos

出品人:

页数:786

译者:

出版时间:

价格:$ 209.62

装帧:

isbn号码:9789812779854

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 企业数据
• 数据分析
• 机器学习
• 商业智能
• 大数据
• 知识发现
• 数据仓库
• 预测分析
• 人工智能

好的，这是一份关于一本假设的、内容与《Recent Advances in Data Mining of Enterprise Data》无关的图书的详细简介。 --- 图书名称：《算法伦理的边界：人工智能时代的社会契约重塑》 导言：技术的双刃剑与道德的迷思 在当今飞速发展的数字时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的遥远想象，而是深刻嵌入我们日常生活、经济结构乃至国家治理的核心基础设施。从自动驾驶汽车的决策系统到信贷审批的算法模型，再到社交媒体的信息推送机制，算法正以前所未有的速度和精度重塑着人类社会的运作方式。然而，这种强大的技术力量并非没有代价。算法的“黑箱”特性、数据偏见引发的歧视性后果、以及责任归属的模糊性，正将我们推向一个前所未有的道德十字路口。 《算法伦理的边界：人工智能时代的社会契约重塑》并非一本关于数据挖掘技术进步或企业数据分析方法的教科书。相反，它是一部深入剖析算法驱动世界所带来的深刻社会、法律和哲学挑战的专著。本书旨在探讨：当决策权逐渐让位于机器时，我们如何界定公平、透明与问责制？我们社会赖以生存的道德基石，又将如何应对这场由计算能力驱动的深刻变革？ 第一部分：算法的社会渗透与隐形权力 本书的第一部分致力于描绘当代算法技术在社会结构中的渗透程度，并分析这种渗透所产生的隐形权力结构。我们不再仅仅关注算法的准确性或效率，而是转向研究其社会影响的广度和深度。 第一章：从工具到代理：理解算法决策的范式转移 本章首先界定了“算法代理”（Algorithmic Agency）的概念，将其从传统的自动化工具提升到具备一定决策能力的实体。我们将考察推荐系统、搜索引擎排名以及内容审核机制如何塑造公众的认知和行为。重点分析了“过滤气泡”（Filter Bubbles）和“回音室效应”（Echo Chambers）的社会心理学基础，以及它们如何侵蚀民主社会所需的共享现实基础。 第二章：数据偏见与结构性不公的再生产 本书的这一部分将详细解构数据偏见（Data Bias）的来源——不仅仅是训练数据的不平衡，还包括特征工程的选择性、历史偏差的固化等。我们将引入“算法歧视”（Algorithmic Discrimination）的法律和哲学辩证，通过分析刑事司法风险评估工具（如COMPAS系统）和招聘算法的案例，论证算法如何系统性地固化甚至加剧现有的种族、性别和阶层不平等。这里，重点探讨的是结构性不公的算法再生产机制，而非企业数据挖掘的优化策略。 第三章：透明度困境与可解释性的局限 在“黑箱”模型（如深度神经网络）成为主流的今天，我们面临着“可解释性”（Explainability）与模型性能之间的固有矛盾。本章深入探讨了“解释权”的社会价值，并区分了技术层面的可解释性（如LIME, SHAP方法）与社会层面的可问责性。我们质疑，仅仅提供一个技术报告，是否真正履行了对受影响个体的解释义务。本书强调的是解释的伦理责任，而非模型调试的技术路径。 第二部分：伦理框架的重构：责任、问责与监管的真空 面对算法带来的新挑战，现有的法律和伦理框架显得力不从心。第二部分专注于探讨构建新的社会契约所需的理论基础和实践路径。 第四章：算法失误的责任分配难题 当自动驾驶汽车发生致命事故，或者医疗诊断AI出现误判时，责任应该归属于程序员、数据提供者、部署公司，还是算法本身？本章系统梳理了传统侵权法在处理“非人类主体”决策失误时的局限性。我们提出并探讨了“分布式责任”（Distributed Responsibility）模型，并比较了产品责任法与服务提供者责任法在算法时代的适用性差异。本书着重于法律责任的归属，而非企业风险管理或数据合规。 第五章：信任的计量学：从效用到德性 传统的AI评价体系多聚焦于效率（Efficiency）和准确性（Accuracy）。本书主张将“伦理德性”（Ethical Virtues）——如公正性、稳健性、抗胁迫性——纳入算法评估的中心框架。本章引入了社会信任理论，探讨如何量化和审计算法的“道德表现”，并论证了在关键领域，牺牲微小的性能提升以换取更高的伦理保障是必要的社会权衡。 第六章：数字主权与个体权利的边界 随着AI系统对个体偏好、健康状况乃至政治倾向的精确预测，对个人数据的使用权和控制权面临前所未有的挑战。本章审视了“被遗忘权”和“数据可携带权”等概念的实践困境，并探讨了在高度互联的数字生态中，个体如何有效地行使“数字主权”。讨论将侧重于人权在算法环境下的延伸与保护，而不是数据收集和分析的商业价值。 第三部分：治理的未来：跨界合作与新治理模式的探索 本书的最后一部分将目光投向未来，探讨如何通过创新性的治理模式来确保技术发展符合人类的共同利益。 第七章：监管沙盒与适应性治理：在创新与控制间寻求平衡 本书批判了僵化的、一刀切的监管方式，转而提倡“适应性治理”（Adaptive Governance）。我们将分析“监管沙盒”（Regulatory Sandboxes）和“软法”（Soft Law）在引导AI发展中的作用。讨论的重点是建立一个能够随着技术快速迭代而动态调整的监管框架，确保监管不会扼杀创新，但能有效控制潜在的系统性风险。这与企业内部的数据治理流程管理是两个不同的层面。 第八章：跨学科合作的必要性：构建算法素养的共同体 算法伦理的解决之道不能仅依赖于计算机科学家或法律专家。本章强调了哲学家、社会学家、政策制定者和工程师之间进行深度、持续对话的必要性。我们提出了一套关于“算法素养”（Algorithmic Literacy）的教育蓝图，旨在提升公众对算法机制的批判性理解能力，从而实现更具参与性的技术治理。本书关注的是公共政策和教育领域的变革，而非具体的数据科学培训。 结语：驶向一个更具人性的计算未来 总结全书的论点，本书坚定地认为，算法的力量必须被置于人类的价值体系之下。我们需要的不是更快的算法，而是更负责任的部署。重塑社会契约，意味着我们必须在效率的追求与道德的坚守之间，重新划定明确的边界。 --- 本书目标读者： 政策制定者、法律专业人士、社会学家、技术哲学家、伦理学家，以及任何关心技术发展对社会结构和个体权利的长期影响的普通公民。本书不提供任何关于企业数据挖掘的技术手册或实践指南。

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