首頁 > 書目資料
借閱次數 :

大數據的傲慢與偏見 : 一個「圈內數學家」對演算法霸權的警告與揭發 /

  • 點閱:313
  • 評分:0
  • 評論:0
  • 引用:0
  • 轉寄:0


轉寄 列印
第1級人氣樹(0)
人氣指樹
  • 館藏
  • 簡介
  • 作者簡介
  • 收藏(0)
  • 評論(0)
  • 評分(0)
  • 引用(0)

大數據不缺推崇者,但我不是。 甚至,我要稱它是這個時代的「數學毀滅性武器」。
一名前華爾街量化分析師提出警告:現代生活中無所不在的的數學模型可能撕裂社會! 紐約時報非文學暢銷書 亞馬遜書店「商業統計」暢銷書 《紐約時報》書評2016年最值得注意的書 《波士頓環球報》2016年最佳書籍 《連線》(Wired)2016年必讀的選擇之一 《財星》雜誌2016年選書 《MIT科技評論》2016年編輯選書 《科克斯》書評A Kirkus 2016年最佳書籍 芝加哥公共圖書館2016年最佳書籍 《自然》期刊官網(Nature.com)2016年最佳書籍 《紐約時報》2016年度編輯選書 這是個演算法包圍現代公民的時代!演算法在幕後影響著我們生活的各種決定,包括我們上什麼學校、能否借到汽車貸款,以及醫療保險必須支付多少保費,愈來愈多判斷是由數學模型,而非某些人所做出。這一切看似公平:因為所有人是根據相同的規則評斷,不受偏見影響。 對熱情的「問題解決者」來說,大數據像仙境,它蒐集資訊、再運用數學模型,使我們得以更有效地調配資源、篩選最優的人事物、並做出最好的決定,這些熱情的宣揚者更是四處宣傳大數據應用的威力。 但是,曾在典型數據分析圈內工作的凱西.歐尼爾不是上述這種人。 她在本書指出,事實與我們想的恰恰相反!這些數學模型不透明、不受管制,即便出錯,受害者往往無法申訴。最令人不安的是,這些模型會「強化歧視」,例如,貧窮學生在申請學貸時,可能因自家的郵遞區號,被審核貸款的數學模型視為還款高風險者,因而無法獲得貸款……。這類問題會形成惡性循環——獎勵幸運兒、懲罰遭踐踏的人,創造出危害民主的「有毒雞尾酒」。 歡迎認清大數據的黑暗面 歐尼爾在本書中揭開對我們人生各階段有巨大影響的各種黑箱數學模型,不管我們願不願意,演算法系統都已經為我們打上「分數」。 當前許多數學模型已經失控濫用、還自作主張地替教師和學生評鑑、篩選履歷表、審核貸款、評估員工績效、鎖定目標選民、決定假釋名單,以及監測我們的健康狀態,決定我們個人及社會的未來。 歐尼爾呼籲:在這個人人都被迫擁有自己在某種演算系統中持有「e化評分」的時代,那些建立模型的人應該為他們所創造出來的演算法負起更多責任,而政策制定者更應該負起監督管理的責任。這本重要著作使我們得以提出關鍵問題、揭露這些「數學毀滅性武器」的真相和要求變革。

凱西.歐尼爾(Cathy O’Neil) 數據科學家,部落格mathbabe.org網主。自哈佛大學取得數學哲學博士學位,曾任教於巴納德學院,隨後投身金融業,任職於對沖基金公司德劭(D.E. Shaw)。離開金融業後曾於多家新創企業擔任數據科學家,負責建立預測人們購買和點擊行為的模型。哥倫比亞大學數據新聞學萊德計畫(Lede Program in Data Journalism)發起人,著有《數據科學實踐》(Doing Data Science)。每週參與播客節目Slate Money。 許瑞宋 香港科技大學會計系畢業,曾任路透中文新聞部編譯、培訓編輯和責任編輯,亦曾從事審計與證券研究工作。2011年獲第一屆林語堂文學翻譯獎。譯有《紅隊測試》、《數位麵包屑裡的各種好主意》和《大鴻溝》等數十本書。(victranslates.blogspot.tw/)

此功能為會員專屬功能請先登入

此功能為會員專屬功能請先登入

此功能為會員專屬功能請先登入

此功能為會員專屬功能請先登入


本文的引用網址: