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算法霸权

算法霸权

作者:[美] 凯西·奥尼尔

分类:文化

ISBN:9787508692067

出版时间:2018-9-1

出版社:中信出版集团

标签: 社会学  算法 

章节目录

引文
第一章 盲点炸弹
不透明、规模化和毁灭性
第二章 操控与恐吓
弹震症患者的醒悟
第三章 恶意循环
排名模型的焦虑和杀伤性的对立面
第四章 数据经济
掠夺式广告的赢家
第五章 效率权衡与逻辑漏洞
大数据时代的正义
第六章 筛选
颅相学的偏见强化
第七章 反馈
辛普森悖论的噪声
第八章 间接损害
所有数据都是信用数据?
第九章 “一般人”公式
沉溺与歧视
第十章 正面的力量
锁定微目标的出发点
结束语
注释
索引

内容简介

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

《自然》网站年度最佳图书

《麻省理工科技评论》年度最佳科技图书

下载说明

1、算法霸权是作者[美] 凯西·奥尼尔创作的原创作品,下载链接均为网友上传的网盘链接!

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热门评论

  • 吴慢慢的评论
    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。
  • Nemo的评论
    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,
  • 一锅脑浆粥的评论
    Gotta game the model!!!
  • DashinGO达迅遘的评论
    从来没有这么坚决地给一本畅销书评出五颗星,这真的是一本数字化生存时代的急救手册,让我们明白自己身处的已知但无法改变以及更多未知却每时每刻都在经历的数据歧视和数字凌霸。该怎么办,书中给出了一些颇具说服力的建议,但对于更多的人来说,第一步应该是觉知,然后自觉地去传播他们的觉知,这也许就是技术时代的新启蒙运动。
  • 抽抽经会被虐的评论
    How damage the WMD serves the world... #English
  • 吴厝坑的评论
    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。
  • 沈持盈的评论
    这本书必须配合一些互联网方法论类书籍对冲着读,否则就会沦为因噎废食之作
  • 曾大勇的评论
    贫穷是一种罪,有钱被针对保护
  • W3.CPP的评论
    3.5,重要的在前面就说明白了,后续的章节只是前面的延续跟拓展。说明算法影响生活的方方面面。(太长显得比较啰嗦了) 好的模型算法应该是公开透明有反馈调节的,没这类特征的算法会不准,带有偏见,让底层为金字塔买单
  • 祀laker的评论
    一个掠夺式的广告程序,会评估目标人群的缺点和弱点,并找到最有效的途径榨取他们的价值,比如对穷人推荐现金贷,或者学费极贵、水准很低的盈利性大学招生广告。作者把这样的受害者,称之为“数字难民”。 算法没有自己的立场,使用的人却有明确目的。与其因噎废食,还是要建立合理完善通用的评估方法,新事物的解释权只掌握在部分不受监督的人手里一直是危险的事。 作者有点矫枉过正,应该管控的实施算法的人,人心决定算法的“善恶”。
  • 秋库里的评论
    不平等和决定论,是算法根深蒂固的价值观
  • 大河的膀子的评论
    有霸权倾向的数学模型,输入来源于群体,输出作用于群体,其采纳本来就诞生了一种少数对多数单向的权力关系。因此用个体叙事对抗的方法虽然力量微薄,但仍有价值。
  • 铁手的评论
    还可以
  • 刘新安的评论
    圣母婊女数学家,让我坚信ai将改变人类。
  • lunar的评论
    别开生面,很多观点值得深思。
  • 【小V】的评论
    【喜马拉雅】数学大杀器|徐英瑾1101
  • 的评论
    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。
  • shakestone的评论
    读完原版再来看中文版,还是3星。还是效率与公平的问题。美帝开放的环境总是能引申出许多让许多社畜觉得,在一轮革新、创造后又反回来矫枉过正、吃饱撑的社科研究。不过这不正是多元化、熵变的乐趣。
  • road的评论
    理论是好的,不过作为一本书实在是冗长、重复、凌乱……
  • 董小琳的评论
    面对新事物,我们不能因噎废食,更不能盲目乐观。在与大数据相处的这段日子里,你经历过哪些好玩、有趣、开脑洞的事儿?