书籍 The Ethical Algorithm的封面

The Ethical Algorithm

Michael Kearns

出版时间

2019-11-01

ISBN

9780190948207

评分

★★★★★

标签

算法

书籍介绍
在数据驱动的时代,算法已经渗透到我们生活的方方面面,从购物推荐到司法决策。然而,算法的广泛应用也引发了一系列伦理和社会问题。这本书为我们提供了一个框架,来理解这些挑战,并提出了将伦理原则融入算法设计的具体方法。
作者简介
Michael Kearns是宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系教授,也是该系的国家级中心主席。他在机器学习、人工智能、算法博弈论和量化金融等领域发表了大量著作。他还在金融和科技行业有广泛的工作经验,并就算法、数据和机器学习相关的法律和监管问题提供咨询。Kearns与U.V. Vazirani合著了《计算学习理论导论》。
推荐理由
《The Ethical Algorithm》这本书深入探讨了算法设计中的伦理问题,包括数据隐私、算法偏见和公平性等。它揭示了算法设计者需要考虑的伦理问题,并提供了将社会意识融入算法设计的策略,旨在构建更加公正、透明的算法系统。对于那些对算法设计、数据科学、人工智能伦理或社会影响感兴趣的读者来说,这本书提供了宝贵的见解和实践指导。
适合哪些人读
对算法设计和人工智能感兴趣的计算机科学家和工程师
对数据科学和机器学习有热情的研究人员
对人工智能伦理和社会影响感兴趣的学者
对理解技术如何影响社会感兴趣的公众人士
以及对决策透明度和公平性有深刻关注的社会活动家。
目录
Introduction
Chapter 1: Algorithmic Privacy: The Power of Randomization
Chapter 2: Fairness: Discriminating Algorithms
Chapter 3: Games People Play (With Algorithms)
Chapter 4: Lost in the Garden: Led Astray by Data

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用户评论
读逻辑严谨的书极度舒适(不过我觉得前两章更为舒适…)。里面例子很多,也很不错,所以对于非CS专业的我来说,即使有些部分我没有完全理解,我也能大概了解——这部分也不多,主要在第四章里。给的观点对我来说是新鲜的:把“道德”用算法表达出来,以此来让算法拥有“道德”。但后半本书明显感觉有点偏离,开始散漫,也是扣一星的主要原因。
More than ever before, we could learn some sharp ethics/morality lessons through the backpropagation of a digitized Schopenhauerian neural network.
学习完了,意外地有不少硬货收获。虽然有那种“老师先讲个2+2=4,走神一分钟之后变成了偏微分方程”的既视感,但作者还是很有效地在解释算法原理,以及算法对应的“社会问题本质”。关于公平和预测的两章值得一看,以及让算法变得更好的下一步,不一定是管这管那,儿是让我们把公平和效率一起翻译成算法语言。
作者写作能力好强,完美展现如何用大白话循序渐进述专业性内容,个人感觉挺适合引进做科普的,privacy也是社会话题热点,还提了baidu Minwa事件。没有公式,概念诸如差分隐私、协同过滤、信息回音室等和举例也都是描述性语句。
内容涵盖面广,是很好的fair-ml的科普,更重要的是作者的写作能力优秀,深入浅出,论据详尽,致谢之后还有补充阅读的推荐,这个模板值得每一个和非科技背景的人打交道的数据/计算机科学家借鉴~
这个书属于AI伦理道德,比较硬核,不适合作为科普读物
书籍解析
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