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出版者:高等教育

作者:本社

出品人:

页数:145

译者:

出版时间:2007-8

价格:13.10元

装帧:

isbn号码:9787040211436

丛书系列:

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好的，这里有一份关于《人工智能伦理与治理》的图书简介，内容详实，不涉及您提到的《多媒体技术应用》的相关主题： --- 《人工智能伦理与治理：驾驭智能时代的复杂挑战》 内容概述 在二十一世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到社会、经济和个人生活的方方面面。从自动驾驶汽车到精准医疗诊断，从金融算法交易到内容推荐系统，AI的能力边界被不断拓宽。然而，伴随这种强大能力而来的，是一系列深刻而复杂的伦理困境和治理难题。《人工智能伦理与治理》一书正是为应对这些挑战而生，它系统地梳理了当前AI发展中亟待解决的核心议题，旨在为政策制定者、技术开发者、企业领导者以及普通公民提供一个全面、深入且富有洞察力的思考框架。 本书超越了单纯的技术介绍，而是聚焦于“人与机器的共存哲学”与“负责任的技术创新”之间的张力。我们不仅仅探讨AI“能做什么”，更深入地追问AI“应该做什么”以及“如何确保其行为符合人类的根本价值”。 核心章节与深度剖析 全书分为六大部分，共十八章，结构严谨，层层递进： 第一部分：AI伦理学的基石与当代挑战（Foundations and Contemporary Dilemmas） 本部分首先奠定了理解AI伦理的哲学基础，回顾了从功利主义到道义论在AI决策中的应用困境。重点分析了当前AI系统中暴露出的三大核心伦理风险： 1. 算法偏见与公平性（Algorithmic Bias and Fairness）： 详细探讨了训练数据偏差如何固化甚至放大社会不公。书中通过对刑事司法、信贷审批和招聘系统中的实际案例分析，揭示了“黑箱”模型在无意中歧视特定群体（如种族、性别、社会经济地位）的机制。并引入了多样化的公平性度量标准（如统计均等、机会均等）及其在现实部署中的冲突点。 2. 透明度、可解释性与问责制（Transparency, Explainability, and Accountability - TEA）： 深入剖析了深度学习模型（如大型神经网络）的内在不可解释性（Opacity Problem）。讨论了“黑箱决策”在关键领域（如医疗诊断、军事部署）带来的信任危机。本书详细介绍了XAI（可解释人工智能）的关键技术流派，并论证了在缺乏透明度的情况下，法律意义上的“问责链条”如何断裂。 3. 隐私保护与数据主权（Privacy Preservation and Data Sovereignty）： 探讨了大规模数据采集与AI模型训练之间的内在矛盾。除了传统的数据匿名化技术，本书重点介绍了差分隐私（Differential Privacy）、联邦学习（Federated Learning）等前沿隐私增强技术（PETs），并评估了它们在保证数据安全与模型效能之间的权衡。 第二部分：AI在关键社会领域的冲击与重塑（Societal Impact and Transformation） 本部分将理论探讨转向具体应用场景，分析AI如何重塑社会结构和人类经验： 自主系统与道德代理（Autonomous Systems and Moral Agency）： 聚焦于自动驾驶、无人机和机器人技术。探讨了“电车难题”在实际工程设计中的量化困境，以及如何为机器编程植入“道德权重”。讨论了当自主系统造成损害时，责任主体是开发者、所有者还是系统本身？ 工作未来与经济不平等（The Future of Work and Economic Inequality）： 分析自动化对劳动力市场的结构性影响，特别是对白领和知识工作的替代趋势。提出了应对大规模技术性失业的潜在社会保障模型和再培训策略，警示技术进步可能加剧的“数字鸿沟”。 信息生态与认知安全（Information Ecosystems and Cognitive Security）： 重点研究了生成式AI（如深度伪造Deepfakes）对信息真实性的破坏性影响。分析了AI驱动的推荐算法如何形成“过滤气泡”和“回音室效应”，对民主讨论和公众理性认知构成的威胁。 第三部分：全球AI治理的框架与实践（Global Governance Frameworks and Practices） 本部分是本书的实践核心，旨在构建一个可操作的治理蓝图： 1. 监管模式的比较分析（Comparative Regulatory Models）： 对欧盟的《人工智能法案》（AI Act）、美国的风险管理导向方法以及中国在特定领域（如算法备案）的监管实践进行了细致的对比研究。分析了不同法律体系在平衡创新速度与风险控制方面的优劣。 2. 标准制定与行业自律（Standard Setting and Industry Self-Regulation）： 探讨了国际标准化组织（ISO/IEC）在AI伦理标准制定中的作用。评估了科技巨头内部的伦理委员会（Ethics Boards）的有效性与独立性，以及“红队测试”（Red Teaming）在识别系统漏洞中的重要性。 3. 跨国合作与地缘政治（Transnational Cooperation and Geopolitics）： 讨论了AI技术发展带来的“技术主权”竞争，以及在武器扩散、数据跨境流动等领域建立国际共识的必要性与困难。 第四部分：面向未来的伦理设计与工程（Ethics by Design and Future Engineering） 本书强调将伦理考量融入技术生命周期的每一个阶段： 价值对齐问题（The Value Alignment Problem）： 从更深层次探讨如何确保超级智能系统的目标函数（Objective Function）与人类的长期福祉保持一致，避免目标漂移和意外后果。 稳健性、安全性和鲁棒性（Robustness, Safety, and Resilience）： 分析AI系统遭受对抗性攻击（Adversarial Attacks）的脆弱性，并提出了增强系统在面对恶意输入或异常环境时的抵抗能力的工程策略。 本书的价值与读者定位 《人工智能伦理与治理》不仅是一本理论专著，更是一份面向行动的指南。作者融合了计算机科学、法学、社会学和哲学等多学科视角，确保了分析的深度和广度。 本书适合以下读者： 政策制定者与监管机构人员： 提供了跨国比较和具体立法建议，帮助构建前瞻性、具有适应性的监管框架。 AI研发人员与数据科学家： 提供了“设计伦理”（Ethics by Design）的实践工具和方法论，帮助在编码阶段嵌入公平性和可解释性。 企业高管与合规官： 帮助理解AI相关的法律风险和声誉风险，制定负责任的AI部署战略。 人文学科研究者与普通公众： 提供清晰的语言解析复杂的AI概念，激发对技术社会影响的批判性思考。 通过阅读本书，读者将能更清晰地认识到，驾驭人工智能的未来，需要的不仅仅是更强大的算法，更需要深思熟虑的伦理框架和坚定的治理决心。 ---

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这本书的语言风格极其晦涩和冗余，仿佛作者在刻意用最复杂的句子去描述最简单的事情。大量的长难句充斥其中，充满了被滥用的专业术语，这些术语很多时候并没有被清晰地定义，只是被当作理所当然的前置条件抛给了读者。我时常需要停下来，尝试将一段话拆解成主谓宾结构，才能勉强理解其核心意图。很多地方的论述充满了大量的定语和状语修饰，让信息的传递效率大大降低。与其说是“技术应用”的解读，不如说更像是某种高深莫测的学术论文的节选。一个合格的技术普及读物，其核心任务之一应该是“化繁为简”，让非专业人士也能跨越门槛，但这本书恰恰反其道而行之，它似乎更倾向于建立一种知识壁垒，让不熟悉特定领域行话的读者感到格格不入。

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我对这本书的“时效性”表示深深的担忧。鉴于信息技术领域日新月异的变化速度，任何关于“应用”的论述都必须紧跟最新的标准和工具。然而，书中所引用的许多软件版本和API接口似乎都停留在好几年前的水平。当我尝试去查找并验证书中提到的某个配置文件的路径或某个命令的参数时，发现它们在新版本中早已被弃用或重构。这种“过时感”非常强烈，使得这本书的实用价值大打折扣。技术应用是动态的，如果一本书不能提供当前主流环境下的解决方案，那么它介绍的那些“应用”很可能已经成为了历史的脚注。对于任何想利用这本书来指导当前项目或学习最新技能的读者来说，这无疑是一个重大的陷阱。我期待的是面向未来的视角，而不是一本充满历史遗留代码注释的参考资料。

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如果说有什么让我感到一丝安慰，那就是作者在某些具体案例的描述上展现出的某种“经验主义”的痕迹。虽然整体结构松散，但在谈论某几个特定软件或平台的操作步骤时，确实能感受到作者似乎是亲自操作过。比如，在介绍某个特定数据处理流程时，那些细致入微的参数设置和错误排查心得，读起来确实比教科书上的标准流程要“接地气”一些。但这股“接地气”的味道很快就消散了，因为这些案例似乎是孤立的，没有被整合进一个更广阔的技术框架中去讨论它们的适用场景和局限性。这种零散的“干货”散落在大量的背景知识的稀释之下，获取的成本太高。就好像你走进一家图书馆，希望找到关于某个复杂工艺的详细操作指南，结果却发现所有指南都被随意地夹在了哲学和历史的书页之间，你需要极大的耐心去筛选和拼凑。我更希望看到的是系统性的、可迁移的知识结构，而不是几段未经提炼的、仅供参考的操作记录。

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这本书的内容组织逻辑混乱得令人发指，简直像是把一篇篇不相关的技术讲义生硬地缝合在了一起。章节之间的过渡生硬到让人怀疑作者是否真的理解了技术栈的整体脉络。例如，前一章还在煞有介事地讨论某个底层硬件接口协议，下一章就跳跃到了一个完全不相关的云服务架构的宏观叙事，中间没有任何有效的桥梁或铺垫来引导读者的思维。我花了好大力气试图在这些碎片化的知识点之间建立起内在联系，但收效甚微。感觉作者只是把近年来他听过的、接触过的所有技术名词一股脑地塞进了这本书里，缺乏一种贯穿始终的核心思想和清晰的知识体系构建。阅读过程中，我经常需要翻回前面的章节去核对某个术语的上下文，因为它似乎在不同的地方被赋予了略微不同的解释，这对于构建扎实的理解基础是极其不利的。这本书更适合被当作一本技术术语的快速参考手册，而非系统学习的教材。

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这本书的排版和印刷质量简直是灾难性的，拿到手上就能感觉到浓浓的廉价气息。纸张太薄，拿到光线下就能轻易透视，而且油墨似乎很不均匀，有些地方浅得几乎看不清字迹，有些地方又深得像要洇开来，阅读体验极差。更别提那些图表了，很多本应清晰展示的技术流程图，印刷出来后边缘模糊不清，线条纠缠在一起，完全失去了应有的信息传达功能。我试图对照着书本上的图示去理解一些复杂概念，结果却被这些低劣的视觉材料彻底劝退。我甚至怀疑他们是不是直接扫描了某个老旧的、分辨率极低的文档直接拿来印刷的。对于一本宣称介绍“技术应用”的书籍来说，视觉呈现的失败是对读者智力和耐心的双重侮辱。如果仅仅是追求成本控制，也应该保证最基本的阅读清晰度吧？这本“书”与其说是知识的载体，不如说更像是一堆勉强凑在一起的废纸。我希望未来的印刷商能对自己的产品负起责任，至少对得起读者付出的金钱。

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