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[美] 凯西·奥尼尔

中信出版集团

马青玲

2018-9-1

320

69.00元

精装

9787508692067

图书标签: 算法数据社会学人工智能计算机经济学计算科学 2018

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发表于2024-04-26

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图书描述

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

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著者简介

凯西•奥尼尔（Cathy O'Neil）

数据科学家，mathbabe.org的博主。博士毕业于哈佛大学，主修数学专业。她曾在巴纳德学院任教，之后为私营企业服务，例如避险基金。她还在各类新型公司担任数据科学家，预测消费者购买与点击趋势。每周她都会出现在“财富记账”的播客上。

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

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”。

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还可以

评分☆☆☆☆☆

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。

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还可以

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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。

读后感

评分☆☆☆☆☆

感谢 recall 这本书的不知名同学，谢谢你逼得我用4个小时读完。作者创造了“数学杀伤性武器”（Weapons of Math Destruction, WMD）这个词指代统计模型，探讨现实生活中统计模型的大规模应用对社会的影响。正面例子是棒球、篮球比赛的分析，可以即时调整战术（参考《点球成金...

评分☆☆☆☆☆

作者在华尔街对冲基金德绍集团担任过金融工程师，后来去银行做过风险分析，再后来去做旅游网站的用户分析。后来辞职专门揭露美国社会生活背后的各种算法的阴暗面。书中提到的算法的技术缺陷，我归纳为两点：第一个比较致命：不准确。不准确有两种体现，首先是算法先天的问题，...

评分☆☆☆☆☆

虽然是很多事实的罗列，但如果不去看，可能永远也不会知道。前半部分比较无趣，后半部分有种战斗的感觉。人类发明出来的许多工具都是中性的，关键是如何利用。这可能不仅仅是一个科技上的问题，更是一个道德问题。风险共担的意识在大数据时代更为重要和宝贵。因为一旦违背道德...

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