算法霸權 算法霸权
凱西•奧尼爾 (Cathy O'Neil)
- 出版商: 中信出版社
- 出版日期: 2018-09-01
- 定價: $414
- 售價: 7.5 折 $311
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 269
- 裝訂: 精裝
- ISBN: 7508692063
- ISBN-13: 9787508692067
-
相關分類:
Algorithms-data-structures
立即出貨
相關主題
商品描述
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面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出來。在這本書的作者凱西•奧尼爾看來,黑盒裡,大數據的規模、傷害和隱秘共存,她在書中引用了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了特別的觀察和研究。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,難免隱含偏向,而算法創造的數據又對人類行為產生反作用,從而導致更多的不公。凱西在書中指出:算法模型一旦運轉,執法行為就會增多,產生的新數據又會進一步證明加強執法的必要性。形象地說,就是哪裡“前科”越多,哪裡就越受算法“關照”,最終形成一個失真甚至有害的回環。因此,建模者應該對自己的算法承擔更多責任,政策制定者要對模型的使用進行管理,讓更多的人受益,維護社會的公平與民主。
目錄大綱
引文
第一章盲點炸彈
不透明、規模化和毀滅性
第二章操縱與恐嚇
彈震症患者的醒悟
第三章惡意循環
排名模型的焦慮與特權
第四章數據經濟
掠奪式廣告的贏家
第五章效率權衡與邏輯漏洞
大數據時代的正義
第六章篩選
顱相學的偏見強化
第七章反饋
辛普森悖論的噪聲
第八章替代變量和間接損害
信用數據的陷阱
第九章“一般人”公式
沉溺與歧視
第十章正面的力量
微目標的出發點
結束語
註釋
索引