故障与偏见

我们总以为技术是客观中立的工具，但那些隐藏在代码深处的偏见，早已影响着每个人的生活。从人脸识别技术的识别偏差，到算法对某些人群的忽视，这些看似偶然的“故障”，实则是偏见被算法编码后的必然结果。 《故障与偏见:关于技术的社会思考》打破了“技术中立”的迷思,揭示了数据偏差与算法设计缺陷如何共同催生系统性不公。作者以跨学科视角，串联起金融、医疗、职场等关键场景的真实案例。本书并未止步于揭露问题，它引导读者跳出技术本身，思考如何在技术创新与算法公平之间找到平衡，如何让算法真正惠及全体人群。 打破 “技术无偏见” 迷思，以跨学科视角剖析技术与种族、性别、能力歧视的深层关联。 大量真实案例，让抽象的算法偏见变得具象可感，与我们的生活密切关联，极具现实冲击力。 不止于批判，更给出算法审计、公共利益技术等实操路径，为技术向善提供切实指引，兼具思想性与实用性。 技术并非一直中立！拆解 AI偏见根源，识破技术造成的误解，共建公平包容的数字未来。 作者简介： [美]梅瑞狄斯·布鲁萨德（Meredith Broussard） 现任纽约大学阿瑟·L·卡特新闻学院（Arthur L. Carter Journalism Institute of New York University）副教授，同时担任纽约大学公共利益技术联盟（NYU Alliance for Public Interest Technology）研究主任。她著有《人工非智能：计算机如何误解世界》一书。她的研究成果曾被《纽约客》、《纽约时报》、《大西洋月刊》、英国广播公司（BBC）、《连线》杂志、《经济学人》等多家权威媒体报道。

[美]梅瑞狄斯·布鲁萨德（Meredith Broussard） 现任纽约大学阿瑟·L·卡特新闻学院（Arthur L. Carter Journalism Institute of New York University）副教授，同时担任纽约大学公共利益技术联盟（NYU Alliance for Public Interest Technology）研究主任。她著有《人工非智能：计算机如何误解世界》一书。她的研究成果曾被《纽约客》、《纽约时报》、《大西洋月刊》、英国广播公司（BBC）、《连线》杂志、《经济学人》等多家权威媒体报道。