Emerging Perspectives in Health Communicaiton pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Zoller, Heather M. (EDT)/ Dutta, Mohan J. (EDT)

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:2008-4

价格:$ 152.55

装帧:

isbn号码:9780805861952

丛书系列:

图书标签:

• 健康传播
• 传播学
• 公共卫生
• 媒体研究
• 新兴趋势
• 健康行为
• 沟通策略
• 社会营销
• 数字健康
• 健康教育

《数字时代的人机协作：赋能与挑战》 图书简介 导言：范式转移与新纪元开启 在信息技术飞速发展的今天，人类社会正经历一场深刻的范式转移。从工业时代的规模化生产到信息时代的知识驱动，再到当前智能时代的人工智能（AI）驱动，人与机器的关系正在被重新定义。《数字时代的人机协作：赋能与挑战》 深入探讨了这场转型中的核心议题：如何构建高效、负责任且可持续的人机协作模式。本书并非仅仅关注技术的奇观，而是聚焦于技术如何与人类的认知、情感和组织结构深度融合，从而重塑工作、学习乃至生活的方方面面。我们站在一个历史的十字路口，前方是无限的潜力，但也潜藏着前所未有的复杂性。本书旨在为政策制定者、行业领导者、技术开发者以及广大社会公众提供一个全面而深刻的理解框架，以驾驭这场不可逆转的协作浪潮。 第一部分：协作的基础——技术驱动力的剖析 本部分旨在为读者奠定坚实的技术基础，理解当前人机协作得以实现的关键驱动力。我们避免陷入晦涩的技术细节，而是着重于技术原理如何转化为实际的协作能力。 第一章：超越自动化：从工具到伙伴的演进 我们首先区分了“自动化”与“协作”。自动化侧重于替代重复性任务，而协作则强调信息共享、决策支持和共同创造。本章详细分析了从机器人流程自动化（RPA）到认知计算系统的演进路径，重点阐述了机器学习（ML）和深度学习（DL）模型如何赋予机器“理解”和“推理”的能力，使其能够真正融入人类的工作流程，而非仅仅充当被动的工具。我们审视了自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）在提升人机沟通流畅性方面的突破，指出这些技术是实现无缝协作的基石。 第二章：数据生态与智能反馈回路 人机协作的燃料是数据。本章深入剖析了大规模数据的采集、清洗、标注和安全存储所构成的复杂生态系统。我们讨论了“反馈回路”在持续优化协作系统中的关键作用：人类的即时纠正和反馈如何被用于迭代训练AI模型，从而形成一个自我强化的智能学习系统。同时，本章也警示了数据偏差（Data Bias）的潜在危害，强调了数据质量和代表性对于协作公平性的决定性影响。 第三部分：协作的应用领域——重塑行业格局 人机协作的影响是跨领域的，本部分精选了几个变革最为剧烈的行业案例，展示了理论如何转化为实践中的巨大价值。 第三章：知识工作者的增强：认知负荷的转移 对于律师、金融分析师、科研人员等知识工作者而言，AI不再是竞争者，而是“认知增幅器”。本章详细考察了AI在文献综述、风险评估、复杂数据模式识别中的应用。我们探讨了“增强型决策支持系统”（Augmented Decision Support Systems），展示了系统如何通过提供高概率预测和情景模拟，帮助人类专家在不确定性高的情况下做出更优决策。重点讨论了如何设计界面和交互模式，使人类用户能够直观地理解AI的“思考过程”（即可解释性AI，XAI）。 第四章：工业与服务业的混合实体 在物理世界中，协作体现在人与机器人的协同作业。本章区分了远程遥控机器人（Teleoperation）、协同机器人（Cobots）和自主移动机器人（AMR）。我们分析了在智能制造、仓储物流和外科手术等领域，如何通过共享工作空间、任务动态分配和实时安全协议，实现生产效率的质的飞跃。在服务业，例如客户服务和个性化医疗，协作则体现为AI驱动的预判性服务（Predictive Service）与人类共情能力的结合。 第四部分：治理与伦理——可持续协作的保障 技术进步带来了效率，但如果缺乏健全的治理框架，效率可能会以牺牲社会价值为代价。本部分聚焦于协作的深层次挑战。 第五章：信任的建立与维护：透明度与责任归属 协作的基础是信任。本章探讨了如何量化和建立人对机器的信任。透明度是关键：系统必须清晰地表明其决策的依据和局限性。更具挑战性的是责任归属问题：当一个由人与AI共同做出的决策导致负面后果时，责任应如何划分？我们审视了现有的法律和道德框架，并提出了一套适应人机混合系统的“动态责任模型”。 第六章：技能重塑与劳动力市场的适应 人机协作的普及必然引发对现有工作岗位的冲击和重塑。本章强调了“技能转移”的重要性，而非单纯的“技能替代”。未来的劳动力市场需要具备“系统思维”、“批判性评估AI输出”和“人机沟通”等新型复合技能。我们提出了“持续学习生态系统”的构想，旨在帮助个体和组织适应这种快速变化的技能需求，确保协作的成果能够普惠社会大众。 第七章：算法的公平性与人类中心的设计 一个高效的协作系统必须是公平的。本章深入探讨了偏见在数据和算法中的固化及其对边缘群体可能造成的系统性歧视。我们倡导“人类中心的设计原则”（Human-Centered Design），要求系统在设计之初就将公平性、包容性和可访问性纳入核心指标。这包括开发工具来审计算法的决策路径，确保协作过程不会无意中加剧社会不平等。 结论：通往共生智能的未来 《数字时代的人机协作：赋能与挑战》 总结了人机协作并非一个终点，而是一个动态演进的过程。成功的协作不应是人类适应机器，而应是机器智能地服务于人类目标。本书展望了一个“共生智能”的未来——一个技术与人性深度融合，相互赋能，共同解决人类面临的宏大挑战的时代。我们的最终目标是确保技术进步服务于人类福祉，构建一个更加智能、公正且富有韧性的社会结构。本书为所有致力于塑造这个未来的参与者，提供了一张清晰的路线图和一套实用的工具箱。

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