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魅麗。花火原創小說66折起
算法霸權:數學殺傷性武器的威脅與不公(簡體書)
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商品簡介
作者簡介
目次

商品簡介

大學排名和身體質量指數(BMI)竟然是一場騙局?
 在數據經濟時代,我們不僅是數據巨頭的用戶,也成為它們的商品?
 為什麼說“一般人公式”會帶來更多的間接損害與不公?
 數據安全和數據正義該如何維護?

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。

作者簡介

[美]凱西•奧尼爾(Cathy O'Neil)
數據科學家,mathbabe.org的博主、TED演講人,博士畢業于哈佛大學,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,例如避險基金公司等。她還在各類新型公司擔任數據科學家,預測消費者的購買與點擊趨勢。每週,她都會出現在一個名為”財富記帳”的播客上。

目次

目錄

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
注釋
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