与机器赛跑

与机器赛跑 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

出版者:译言·东西文库/电子工业出版社
作者:埃里克·布林约尔松
出品人:
页数:191
译者:闾佳
出版时间:2014-9
价格:CNY 35.00
装帧:平装
isbn号码:9787121238741
丛书系列:
图书标签:
  • 人工智能
  • 互联网
  • 新经济
  • 商业
  • 数字化
  • 计算机
  • 罗辑思维
  • 经济
  • 人工智能
  • 科技发展
  • 未来趋势
  • 机器学习
  • 自动化
  • 创新思维
  • 科技生活
  • 智能时代
  • 编程入门
  • 数字化
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一场数字革命正在加速进行。

一些科幻小说里的场景已经在现实中发生:无人驾驶汽车开上了公路;智能设备能高效地翻译人类语言;人工智能系统在智力竞赛里击败了所有人类选手;工厂雇主开始购买更多的新机器,却不招新工人……

这些例子都证明,数字技术正在快速地掌握原本只属于人类的技能,并深刻地影响了经济。虽然大多数影响是积极的:数字革新将提高效率、降低商品价格(甚至到免费),以及增加经济总量。

但数字革新也改变了经济总量分配的方式。对处于中层的工作者来说,情况并不乐观。随着技术继续领跑,更多的人将被甩开。工人的技能被计算机掌握后,他们获得的工作机会将更少。他们的薪酬和前景也将进一步缩减和暗淡。创业式的商业模型,新式的组织结构和其他机构都需要保证员工的平均水平不能落后于迅速发展的机器。

在《与机器赛跑》里,布林约尔松和麦卡菲汇集了一系列数据、案例和论证,证明了技术进步正在加速进行,而这种趋势对技能、薪酬和就业机会都有深层影响。本书将告诉你,造成糟糕的就业现状的原因并不是技术的停滞,而是人类和我们的机构无法赶上机器的脚步。

具体描述

作者简介

埃里克•布林约尔松(Erik Brynjolfsson),麻省理工斯隆管理学院的教授,麻省理工数字商务中心主任,《斯隆管理评论》主席,国家经济研究局助理研究员,著有《连线创新:信息技术如何重塑经济》。毕业于哈佛大学和麻省理工学院。

安德鲁•麦卡菲(Andrew McAfee),麻省理工斯隆管理学院数字商务中心的首席研究科学家和副主任。著有《企业2.0:帮助企业迎接最严峻挑战的全新协作工具》。毕业于麻省理工学院和哈佛大学。他,是硅谷最著名的预言家。1994年,他预言了Web2.0时代的到来;2012年,他继续预言:在“人机合一”的Web3.0时代,苹果和谷歌的霸主地位将动摇,而微软将是第一个消失的IT巨头。

目录信息

001 第一章 技术对就业和经济的影响
027 第二章 棋盘下半场的人性与技术
065 第三章 创造性破坏:技术飞速发展和就业
岗位消失下的经济
119 第四章 该怎样做?处方和建议
155 第五章 结论:数字化前沿
173 致谢
177 作者简介
179 译后记
183 参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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似乎我们所接触的所有信息都很自信得告诉我们,科技带给我们的一定是利好的信息,人类一定会在技术的帮助下,朝着光明的未来奔去。 没看这本书前,我也已经有了近乎完全一样的观点,我的观点可能比本书所论的,“技术发展或许将会带来失业等问题”的观点更大胆和悲观一些。即...  

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似乎我们所接触的所有信息都很自信得告诉我们,科技带给我们的一定是利好的信息,人类一定会在技术的帮助下,朝着光明的未来奔去。 没看这本书前,我也已经有了近乎完全一样的观点,我的观点可能比本书所论的,“技术发展或许将会带来失业等问题”的观点更大胆和悲观一些。即...  

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自2000年以来,美国人才需求急剧下降。其中大部分失业是因为缺乏聘用所致,而非裁员增加。有工作的人的情况也不太好,在过去10年的适龄就业家庭中,实际中值收入从60746万美元降到了55821美元,自统计此类数据以来,中值收入首次出现降低的10年。但与此相对地是,人均实际国内...  

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Jac Depczyk曾给《经济学人》画过这么一幅插图:人肉之躯在与机械骨骼和电路肌肉的机器人的“马拉松”中,被一举超越并从此远远甩在后面。这幅画最好的注脚,是列昂季耶夫在1983年的预言:“人类如今是生产里最重要的因素,但这个角色,注定会像马匹一样走向没落。”麻省理工...  

用户评价

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看过太多类似的了,也许书出的早,但是这个时间已经没有意义了。另外,互联网时代信息不再是稀缺资源,但是获取有用信息的能力是稀缺资源

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机器背后的人的洞察那一段很深刻

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偏经济学的分析。机器会替代逻辑性流程化较强的工作,把一个市场变成赢家通吃的超级明星市场,但在运动协调方面机器存在明显的不足。未来人们会更加迫切地学习“如何学习”这种能力本身,以适应新的工作环境,比如驾驭一个深度神经网络与另一个深度神经网络或者人类或二者的搭配竞争?(本书写就时深度神经网络似乎仍然处在它的第二次低谷期)

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Work smart

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认清形势与自我的优势,与数字化的优势相结合,唯有此,才不会轻易被机器所取代。

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