效率悖论

[美]爱德华•特纳

出版时间

2019-12-31

ISBN

9787521719598

评分

★★★★★

标签

算法

书籍介绍

*算法垄断之下全新的理性思考指南:利用经验、直觉与洞察力,实现技术进步与人类幸福的平衡。

*普林斯顿大学先锋学者、古根海姆奖获得者新书。

*社会科学与技术科学的完美融合,六大策略聪明解决效率七宗罪。

本书将效率定义为最大限度地生产商品、提供服务或信息,或以最少的浪费处理交易。本书就人类对效率的痴迷提出了大胆的挑战。互联网和大数据革命的一大承诺是:我们可以改善工作和个人生活的流程与常规,在更短的时间内完成比以往更多的工作。毫无疑问,我们正在以更高的水平和前所未有的速度进行工作,但如果我们的方向错了呢?

本书是对现代社会强调效率的反思。随着大数据技术和算法的发展,我们对于高效率的追求已经越来越极致,甚至有时都能表现出来一丝丝的“病态”。单纯地追求高效率是否让我们获得了最大的收益呢?这点从来没有人质疑过,但作者通过列举医疗、交通、媒体、教育等方面的最新案例,促使读者反思当下大数据、新技术的发展究竟带给了我们什么。

本书梳理了技术发展的历史,将计算机科学和社会科学的最新研究成果融合在一起,对我们根深蒂固的效率假设进行了质疑,令人信服地表明,依赖数字平台的算法实际上会导致浪费努力、错失机会,最重要的是,无法打破既定模式。作者通过本书清晰地阐释了一系列振聋发聩的观点:过度迷信效率,反而会失去效率;不要放弃对无效率的关注。他揭示了效率的七宗罪,在进行质疑的同时,也提出了具体的平衡效率与无效率的方法,即六大策略,分别为“完美 5”的概念、物理体现、创造性浪费、模拟偶然性、可取的困难、认知引导。

目录
目录
前言 效率的七宗罪
第一章 从工厂到平台
第二章 信息爆炸的初衷落空
第三章 教学机器的幻影

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用户评论
副标题“如何突破系统困局”是错的,原书是“大数据做不了什么”。全书与其说是效率悖论,不如说是效率天花板。在投入大量资本,大规模使用信息技术后,我们发现许多期望很高的革命并没有实现,若干大型平台公司却占据了统治地位,甚至窒息了市场活力。效率并没有真正提高,没有效率增益就没有劳动生产率改善。这才是悖论所在。
congnitive boostrap,这很难翻译成中文,但了解机器学习在boostrap和begging的会很容易理解。面对一个不熟悉的领域,你学习是不应想着读完这个搜索结果中的前十篇文章(数据上最高效),而是从一个靠谱的综述开始,阅读这篇文章引用了那些文章,读完引用的文章后在再来读最初那一篇,或者用你学到的知识来改进你的搜索,如此重复的取出一部分信息,内化成知识,再去找自己不那么熟悉的知识。
逻辑/案例可能是比较好的,也许是翻译的问题,也许是不同文化,看的比较吃力,内容散!
这个翻译诘屈聱牙到我翻来覆去都读不明白,题材我是很感兴趣,弃了,去找英文原版自己直接看
1、大数据、算法与效率的七宗罪:反偶然性;过度专注;自我放大量级;技能腐蚀;固执反馈;数据泛滥;单一文化 2、案例分析:数字化平台;谷歌搜索、社交媒体、信息新闻文化;教育计算机化;GIS地理革命(GPS导航定位、自动驾驶、算法);医疗技术(电子病例、循证医学与大数据、个体化医疗、自我监测、诊断性AI) 3、平衡算法与直觉的策略:(1)完美5(人机合作);(2)物理体现(纸质书、线下商店);(3)创造性浪费(失败与低效的积极作用)(4)模拟偶然性;(5)可取的困难(手写笔记);(6)认知引导(自助抽样法)
这是一本非专业人士都能看懂的书。非常系统地讲述了现代技术对于效率提高的阻碍。反思了“科技必将带来翻天覆地的进步”的论调。很有趣的书,篇幅中等
不能让人受困于系统
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