算法霸权 2024 pdf epub mobi 电子书

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算法霸权 2024 pdf epub mobi 电子书著者简介

凯西•奥尼尔（Cathy O'Neil）

数据科学家，mathbabe.org的博主。博士毕业于哈佛大学，主修数学专业。她曾在巴纳德学院任教，之后为私营企业服务，例如避险基金。她还在各类新型公司担任数据科学家，预测消费者购买与点击趋势。每周她都会出现在“财富记账”的播客上。

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发表于2024-05-02

算法霸权 2024 pdf epub mobi 电子书

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算法霸权电子书读后感

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出版者:中信出版集团

作者:[美] 凯西·奥尼尔

出品人:

页数:320

译者:马青玲

出版时间:2018-9-1

价格:69.00元

装帧:精装

isbn号码:9787508692067

丛书系列:

图书标签: 算法数据社会学人工智能计算机经济学计算科学 2018

算法霸权 2024 pdf epub mobi 电子书图书描述

数据科学家凯西•奥尼尔认为，我们应该警惕不断渗透和深入我们生活的数学模型——它们的存在，很有可能威胁到我们的社会结构。

我们生活在一个依赖“算法”的时代，它对我们生活的影响越来越大，我们去哪里上学，我是不是应该贷款买车，我们应该花多少钱来买健康保险，这些都不是由人来决定的，而是由大数据模型来决定的。从理论上来说，这一模型应该让社会更加公平，每一个人的衡量标准都是一样的，偏见是不存在的。

但是，正如凯西•奥尼尔书里所揭示的那样，事实并非如此。我们今天所使用的这些数学模型是不透明的、未经调节的、极富争议的，有的甚至还是错误的。最糟糕的是，数学模型和大数据算法加剧了偏见与不公。例如，一个贫困学生想申请贷款交付学费，但是银行大数据算法根据他居住地的邮政编码判断将钱带给他存在风险，因此，拒绝给他提供贷款。他因此失去了受教育的机会，而这个机会可能帮助他摆脱贫困。大数据算法做的常常只是锦上添花的事儿，有时甚至是落井下石。

通过个案追踪，凯西•奥尼尔揭示了大数据是如何影响我们将来的，它不仅影响着个人，也影响着整个社会。这些数据评价着我们的老师、学生，筛选着我们的简历，审核着我们的贷款资格，衡量着员工的工作态度，监视着投票者，监控着我们的健康。

凯西•奥尼尔呼吁数据模型的创造者们要对算法负责，政策的制定者及执行者们在使用这一威力极大的“武器”前应该更加慎重。最后，作者指出，大数据几乎掌控着我们的生活，我们应该增加对它的了解。这本书相当的重要，它让我们有能力去问一些十分尖锐的问题，帮助我们了解事实的真相，提出需要改变的地方，探索更好的生活。

【编辑推荐】

 案例丰富，内容兼具深度与话题性

未来20年，算法和大数据将席卷世界，接管我们的生活、社会和经济。我们生活中的很多方面都将落入自动化的数据分析之下。确保算法和大数据的公平性将是一项重大的任务，数据伦理的价值和意义将不断凸显出来。在作者看来，大数据犹如一个黑盒，规模、伤害和隐秘共存，她在书中引用了大量发生在美国当下的、基于大数据和算法的、改变个人生活的案例，并对影响这些城市生活经验的算法做了特别的观察和研究。作者认为，数据和算法的关系就像枪械和军火，数据没有价值观，是中立的，但来自人类行为的输入，难免隐含偏向，而算法创造的数据又对人类行为产生反作用，从而导致更多的不公。凯西在书中指出：算法模型一旦运转，执法行为就会增多，产生的新数据又会进一步证明加强执法的必要性。形象地说，就是哪里“前科”越多，哪里就越受算法“关照”，最终形成一个失真，甚至有害的回馈环路。这个观点也正是近来Facebook干预美国大选，国内很多专家学者热议“今日头条”推送模式的核心所在。

 权威作者的深刻洞见

本书作者是哈佛大学的数学博士，研究方向是数论和代数几何，毕业之后在麻省理工学院执教，并在互联网公司做过很长时间的数据科学家，如今致力于教育和媒体行业的数据知识普及工作，因此，这并不是一本传统意义上唱衰大数据的书，相反，作者希望让更多的人通过了解大数据、了解算法，反思模型，以及通过政府和相关机构的合理监管，不断改善各类设计评价体系，让更多的人受益，维护社会的公平与民主。

【英文版获奖情况】

《纽约时报》（New York Times）年度书籍

《波士顿环球报》年度最佳图书

《连线》杂志年度必读书目之一

《财富》年度最受欢迎的书之一

《柯克斯评论》年度最佳作品

芝加哥公共图书馆年度最佳图书

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算法霸权 2024 pdf epub mobi 用户评价

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总之呢，算法更不通人情，也更不透明。你以为的公平，只是剥削用的工具而已。对大部分穷人来说，未来真的不值得啊。

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把算法的缺点放大到极致，影响到教育、理财、就业、社会管理，几乎是生活的各个领域，书中揭示的本质上是效率和公平的问题，个体、阶层、地域的差异很可能会被算法一刀切带过。算法可以解放人类劳动，但并不意味着可以一劳永逸地把决定权交给机器，所以需要及时反馈和改进模型。具有偏见的和陷阱性的替代变量，加上信息使用和算法的不透明则使得算法具有欺骗性，因此适当的自律和监管是有益的。

评分☆☆☆☆☆

理论是好的，不过作为一本书实在是冗长、重复、凌乱……

评分☆☆☆☆☆

2018BOOK50:启发性很强，通过很多种案例，涵盖教师评价、大学排名、简历筛选、保险公司定价、治安等方面，告诉我们很多数学模型是怎么通过一刀切，造成了社会的恶性循环的：一个黑人小伙子因为他的朋友、或者所住的社区的关系，找不到好的工作。一个通勤的人因为抄近路，路过有酒吧醉汉的路，最后保险价格攀高。很可怕的是一这些算法跟人不一样，它自己不会主动更新，二是我们这些算法的对象无从知晓它的真实标准。上面是对个人来说的危害，那么这些杀伤性武器对哪些人有利呢？掠夺性广告的发布者--盈利性大学、工资日贷款。本书还提出了很多名词比如微目标锁定，精准向选民投放符合他口味的竞选人资料。坦白讲，不只是算法的杀伤性，也是人的，我们生活中的很多人大脑就有算法，有自己的偏爱跟偏见，算法只是其中一个表达渠道而已。

评分☆☆☆☆☆

这是一本很牵强,有偏见的书. 作者作为数据科学家给我的感觉就是害怕数据.数据本身是没有好坏的,到了人的手里有不同的用法. 书中举的由于模型偏见带来的问题,我感觉作者是在讨好中下阶层的人.或许这些人才是这本书的受众,可以把自己的不行归结到社会上. 整本书也没有给我更多的启发, 我也没有看到作者会为此做出切合实际的行动或者建议. 书名能吓人, 给偏见找一个帮凶(这本书是数据),提出一个可以泛泛而谈的问题,却没有实际建议. 这本书十分糟糕说实话，模型不是万能的，需要透明化不断调整。这个观点我赞同，但让算法跟公平牵扯在一起讨论就很牵强了。算法是真实的，但公平是不存在的，

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