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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具体描述

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。

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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无人驾驶的汽车穿行于闹市街区,手机里的一个声音回答你提出的所有问题,超级机器人打败人类拿走Jeopard!(美国一个长青的机智问答节目)大奖……只要对科技新闻稍有了解的人都应知道,这根本不是科幻作品中的场景,而是正在发生的现实。我们一度以为自己清楚,相对于机器而言,...  

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这本书讨论了3个问题:为什么经济增长了,就业却没有增加,收入的中位数甚至下降了; 在棋盘的下半场,我们如何与机器竞争;我们还能持续创新吗? 本书对个人的启示有2点:要努力成为有技能的人,努力成为资产阶级,以便分到更大的蛋糕;要考虑如何利用机器提升自己的竞争力,...  

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原文链接:http://thomasinjune.com/archives/186 今天下午,我去公安局办理出境证件,还没走到申请大厅,我就感觉到了其中散发出的阵阵戾气。众所周知,一个城市市中心的出入境管理处是这个城市中最繁忙的政府部门,但是,在这个有着六百多万人口的城市,出入境管理处仅仅蜷缩...  

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原文链接:http://thomasinjune.com/archives/186 今天下午,我去公安局办理出境证件,还没走到申请大厅,我就感觉到了其中散发出的阵阵戾气。众所周知,一个城市市中心的出入境管理处是这个城市中最繁忙的政府部门,但是,在这个有着六百多万人口的城市,出入境管理处仅仅蜷缩...  

用户评价

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机器人选手上半场刚学会爬,但是下半场能按几何级数发展么????? 标题中的“与”有两重含义,即机器与人类劳力同时存在竞争和协同作用。竞争使生产力/资源分配出现两极分化;协同使结合机器/信息/人类优势的生产具有爆发式发展的能力。 打3星是因为太短????????

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三个小时读完。

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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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同事推荐的书,内容较空洞

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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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