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内容简介:
「如果開始相信演算法能夠預測未來,那就可能會失去未來。」
在AI的世代裏,
如何保有身而為人的意義?
我們已經開始認為,AI比我們還更懂得自己了。預測演算法會針對我們將要消費的物品、未來的行為、情緒狀態提出建議,我們甚至自我馴化,去符合AI的預測結果。當我們以為利用AI可完全掌控未來時,事實上正好相反。
奧地利社會學家諾沃特尼,在本書延續了她對科技與社會關係、社會時間的經驗與不確定感的研究,從哲學、歷史、社會學、科學角度,探究在數碼人類世,AI如何重塑我們的身分,我們又該如何跟AI共處。
演算法的能力太強了,
我們輕易就忘記了「理解」和「預測」之間的重要關係。
然而,我們不可屈服於效率的便利,不可放棄理解的渴望,
不可拋下背後的好奇心與毅力。
书籍目录:
中文版序 / vii
誌謝 / xi
前言 踏上個人旅程,探索數碼領地
/ 1
1 數碼時光機裏的生活
/ 29
大教堂思維,就是謙虛承認現在執行的工作奠基在過去所做的事情上,同時積極參與那個可超越一生、超越功利的未來。執行時的知識與意圖,就是要讓大教堂的存在比現在還要長久,並且憑藉著跨越好幾個世代的團隊精神去執行。我們在數碼時光機裏的生活,也需要用到大教堂思維和大教堂建築工。
2 歡迎來到鏡像世界
/ 65
我們需要的數碼鏡,這面鏡子什麼也不隱藏,呈現出事物之間相互連結的複雜情況。也許這就是數碼人文主義的重點所在。雖然世界不屬於我們,但是我們持續塑造世界,也被世界塑造。
3 追尋公共幸福與進展型敘事
/ 107
重新思考數碼時代的進步有何意義,就要面對不確定感,而首要的就是我們跟數碼機器的互動。現實迫使我們放棄人類的統治幻想,放棄我們對從事及規劃事務的完全掌控感,要我們轉而培養出欣然接納不確定感的能力。
4 未來需要智慧
/ 139
未來需要智慧,這句話的意思是要實踐以下精神:設法充分利用過去和現在提供的資源,來引導行為、拓展視野,並協助設計出我們未來會需要的新制度,能夠為明日的問題提供答案。
5 破壞:從疫情前到馴化後
/ 175
我們馴化演算法,演算法也反過來馴化我們。馴化演算法就是馴服演算法。在不受管制的蠻荒地帶,演算法自由徜徉,演算法或演算法持有者想怎麼破壞就怎麼破壞,而我們必須從那片蠻荒地帶中,把演算法給拖出來。
參考書目 / 205
作者介绍:
海爾格.諾沃特尼(Helga Nowotny)
社會科學家。前歐洲研究委員會主席(2010-2013)、蘇黎世聯邦理工學院榮譽退休教授。她致力於科技社會學(科學與社會共同演化)的研究。2003年因其科學研究上的終生貢獻,獲科學社會研究協會(4S)授予貝爾納獎(John Desmond Bernal Prize);2017年獲得英國國家學術院總統獎,以表彰她在成立歐洲研究委員會,及致力推進歐洲科學研究的貢獻。主要著作有Time: The Modern and Postmodern Experience(Polity Press, 1996;《時間:現代與後現代經驗》,北京師範大學出版社,2011)、Re-Thinking Science: Knowledge and the Public in an Age of Uncertainty (Polity Press, 2001)、An Orderly Mess(Central European University Press, 2017)、The Cunning of Uncertainty (Polity Press, 2017)、In AI We Trust: Power, Illusion and Control of Predictive Algorithms(Polity Press, 2021)等。
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其它内容:
书籍介绍
「如果開始相信演算法能夠預測未來,那就可能會失去未來。」
在AI的世代裏,
如何保有身而為人的意義?
我們已經開始認為,AI比我們還更懂得自己了。預測演算法會針對我們將要消費的物品、未來的行為、情緒狀態提出建議,我們甚至自我馴化,去符合AI的預測結果。當我們以為利用AI可完全掌控未來時,事實上正好相反。
奧地利社會學家諾沃特尼,在本書延續了她對科技與社會關係、社會時間的經驗與不確定感的研究,從哲學、歷史、社會學、科學角度,探究在數碼人類世,AI如何重塑我們的身分,我們又該如何跟AI共處。
演算法的能力太強了,
我們輕易就忘記了「理解」和「預測」之間的重要關係。
然而,我們不可屈服於效率的便利,不可放棄理解的渴望,
不可拋下背後的好奇心與毅力。
网站评分
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:4分
主题深度:7分
文字风格:8分
语言运用:5分
文笔流畅:5分
思想传递:7分
知识深度:7分
知识广度:3分
实用性:3分
章节划分:7分
结构布局:4分
新颖与独特:6分
情感共鸣:3分
引人入胜:3分
现实相关:7分
沉浸感:3分
事实准确性:4分
文化贡献:7分