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出版者:Wiley

作者:Robert H. Reid

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:1999-02-08

价格:USD 16.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780471325734

丛书系列:

图书标签:

• Web设计
• 互联网历史
• 网页技术
• 用户体验
• 信息架构
• 交互设计
• 前端开发
• 设计模式
• Tim Berners-Lee
• 万维网

《迷雾中的灯塔：后数字时代的数据伦理与治理》 书籍简介 本书深入探讨了在技术以前所未有的速度重塑人类社会结构和日常经验的今天，数据所扮演的核心角色及其带来的复杂伦理困境与治理挑战。我们正处于一个由算法驱动、数据洪流定义的新纪元，传统的社会契约、法律框架和道德准则正在遭受前所未有的冲击。本书旨在为政策制定者、技术开发者、法律专业人士以及所有对未来数字社会抱有责任感的公民，提供一个批判性、前瞻性的分析框架，以理解并驾驭这场深刻的变革。 第一部分：数据的新本体论——权力、价值与边界的消解 在引人入胜的第一部分中，我们首先审视了“数据”这一概念本身的演变。它不再仅仅是信息的客观记录，而是被赋予了经济价值、社会权力，甚至在某种程度上，成为一种新的“生产资料”。 1.1 数据的商品化与异化：从信息到资产 本章剖析了从“大数据”概念诞生以来，数据如何迅速成为全球经济增长的核心驱动力。我们详细考察了数据收集、清洗、标记和交易的整个生命周期，揭示了价值捕获机制的内在不平等性。通过对亚马逊、谷歌、脸书等科技巨头的案例分析，我们展示了数据垄断如何转化为市场支配力，以及这种集中如何影响创新生态和消费者选择。更进一步，本书探讨了数据的“异化”现象——即个体对自身数据的使用权、理解权和控制权逐渐被剥夺，数据成为一种脱离于创造者之外的、具有独立生命力的资产。 1.2 算法的黑箱与认知霸权 算法，作为处理和解释数据的核心引擎，其透明度和可解释性成为了现代治理的焦点。本章深入剖析了深度学习模型的复杂性，解释了为何“黑箱”问题不仅是一个技术挑战，更是一个深刻的伦理问题。当决策——无论是信贷审批、招聘筛选还是司法判决——日益依赖于非透明的复杂模型时，问责制荡然无存。我们引入了“认知霸权”的概念，探讨了算法如何通过系统性地过滤、排序和推荐信息，潜移默化地塑造公众的认知结构、政治立场和文化偏好，从而构筑起一种新的、难以察觉的社会控制机制。 1.3 隐私的终结与“后隐私”时代的生存策略 传统的隐私概念建立在“信息隔离”的假设之上，但在物联网、移动传感和无处不在的监控技术下，这种隔离已成为奢望。本书并不沉溺于对逝去隐私的哀悼，而是转向探讨“后隐私”时代的现实。我们分析了“去匿名化”技术如何轻易地重新识别群体数据中的个体，以及在“被设计为共享”的环境中，个体如何构建新的边界和防御策略。本章特别关注了“情境化隐私”理论的局限性，并提出了在“透明度换取便利”的交换中，社会应如何重新谈判价值的考量。 第二部分：伦理困境的显性化——偏见、公平与数字正义 技术的中立性是一个被长期误用的神话。本部分将焦点从技术本身转移到技术应用所产生的社会后果，特别是关于公平、偏见和数字正义的紧迫议题。 2.1 嵌入式偏见：数据中的历史回响 数据并非纯净的镜子，它们是历史、社会结构和既有偏见的凝结。本章通过大量的实证研究，展示了训练数据中对种族、性别和社会经济地位的隐含歧视如何被放大和固化到机器学习模型中。我们详细分析了面部识别系统在识别非白人面孔时的错误率差异，以及招聘算法对女性申请者的系统性排斥案例。本书强调，解决算法偏见，必须从数据收集源头、特征工程选择，直至模型评估指标的设定，进行全方位的“伦理审计”。 2.2 问责制的真空：谁为AI的错误买单？ 随着AI系统的自主性增强，确定责任归属变得异常困难。当自动驾驶汽车发生事故、或医疗诊断AI出现致命错误时，责任链条往往断裂于开发者、数据提供者、部署机构和用户之间。本章构建了一个多层级的问责框架，区分了“设计责任”、“部署责任”和“监督责任”。我们探讨了引入“数字代理人”概念的可能性，试图为高度自动化的系统建立法律和伦理上的可追溯性。 2.3 数字排斥与社会分化 数据和算法的普及加剧了已有的社会鸿沟。本书考察了“数字素养鸿沟”如何演变为“算法接入鸿沟”，即弱势群体不仅缺乏使用数字工具的能力，更缺乏理解和挑战算法决策的能力。这种排斥不仅仅是接入互联网的问题，更是被排除在高效的社会资源分配体系之外的问题。我们提出了“算法人权”的概念，主张公平获取、理解和申诉算法决策的权利，是下一代公民权的核心组成部分。 第三部分：治理的未来——跨越国界与部门的监管范式 面对数据和算法的无边界流动性，传统的、基于地域和部门的监管模式已显乏力。第三部分致力于探索适应数字时代特性的新型治理模式。 3.1 软法与硬法的张力：全球监管的碎片化 本章对比了欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）的“以人为本”的强硬监管模式，与美国侧重行业自律和市场竞争的松散模式，以及中国在国家安全视角下的数据主权强化路径。我们分析了这些不同范式的优点与局限，指出全球治理的碎片化趋势可能导致“监管套利”——企业将业务转移到监管薄弱的司法管辖区。本书倡导建立一种“全球基线标准”，特别是在数据跨境流动和AI安全领域。 3.2 动态治理：监管沙盒与持续性审计 鉴于技术的迭代速度，静态的法律法规往往在发布之初就已经落后。本书大力提倡“动态治理”模式，特别是引入“监管沙盒”机制，允许创新在受控、有时间限制的环境中进行测试，从而使监管者能够实时学习技术原理和潜在风险。此外，我们详细阐述了“持续性伦理审计”的必要性，要求算法在部署后必须接受定期的、独立的第三方审查，以监测其性能漂移和潜在的负面社会影响。 3.3 公民参与的重构：数据信托与数字民主 真正的数字治理不能仅仅是政府和企业的博弈。本章探讨了如何通过制度设计，赋予公民在数据生态中更实质性的发言权。我们深入研究了“数据信托”（Data Trusts）的运作模式，探讨如何使数据集合体（Data Commons）成为社区共享的公共资产，而非少数科技巨头的私有财富。最终，本书呼吁建立新的数字公共领域，一个公民可以积极参与数据政策制定、监督算法透明度，并集体塑造我们共享的数字未来的空间。 结论：重塑数字世界的共同愿景 本书总结道，数据伦理与治理并非限制创新的枷锁，而是确保技术进步能够服务于更广泛人类福祉的必要基础。只有当我们直面数据权力带来的深刻挑战，并愿意在伦理、法律和社会层面进行大胆的制度创新，我们才能避免滑向一个由算法统治、不平等加剧的数字反乌托邦，真正驾驭这场技术浪潮，构建一个更公平、更具韧性的后数字社会。

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