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(二手書)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
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(二手書)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

出版日期:2017-07-01
ISBN/ISSN:9789865695927
作者:凱西.歐尼爾

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(二手書)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
二手書備註 : 有畫線
書況:良好
內容簡介:
大數據浪潮下必讀的一本書。
當用數據模型替每個人打分數時,舉凡信用、教育、健康等方面,
帶來了潛在的黑箱、歧視、道德危機。
不論是數據從業人員或一般大眾,都應閱讀本書,建立正確的風險認知。


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。

│強力推薦│
……這些源自人性黑暗面的大數據與人工智能,如果不受監管,有可能撕裂社會,甚至讓人類文明崩潰。但監管的標準該如何制定?誰來負責監管?如果監管者跟不上時代,甚至不可信賴,人類又該如何在AI專政的虛擬實境中維持人性尊嚴?
胡一天(源鉑資本創辦人暨執行長,源鉑情報總編輯,《風傳媒》專欄作家)

生活在現代的社會裡,完全不被數學模型監控幾乎是不可能,這是一種最安靜的恐怖主義。然而,數學模型真的是我們生存世界的絕對真理?當我們盲目地將自己交付給它並且據此生存,是否有可能我們所擁抱的真理,只是讓我們的世界變得更加荒謬扭曲……
陳智凱(國立台北教育大學文化創意產業經營學系所教授)

大數據浪潮下必讀的一本書。當用數據模型替每個人打分數時,舉凡信用、教育、健康等方面,帶來了潛在的黑箱、歧視、道德危機。不論是數據從業人員或一般大眾,都應閱讀本書,建立正確的風險認知。
楊立偉(意藍科技股份有限公司董事總經理、創辦人,台灣大學工商管理學系兼任助理教授)

進行假設檢定與決策時,偽正(型1錯誤)率和偽負(型2錯誤)率常會存在。本書提醒我們必須檢驗數據的正確性,降低二種錯誤率,並考慮錯誤所造成的影響,進行回饋的模型校正,才能應用大數據的分析,作出合適的決策。
盧鴻興(國立交通大學統計所教授暨大數據研究中心主任)

大數據、演算法、人工智慧,這些躲在數學背後的當紅名詞,正悄悄改變世界。作者批評它們變成一種神祇,隱形,至高無上,權力無限,且不受監督,她的警語,正可作為社群網路時代的急迫功課。
黃哲斌(新聞工作者)

當手上只有榔頭,看什麼都像是釘子。現在的「大數據」就像一把神奇的榔頭,不管是為其著迷還是焦慮,人們以為可以拿大數據來解決各種問題,但事實並非如此。如果你想真正了解大數據,受益而不受害,這本書便是必讀。
鄭國威(PanSci泛科學總編輯)

凱西.歐尼爾是大數據的內行人,她看到的情況並不美好。本書揭露那些假裝成中性數學工具,但剝削弱勢、扭曲真相的演算法。本書睿智、犀利,是我們迫切需要的著作。

艾倫伯格(Jordan Ellenberg)、威斯康辛大學麥迪遜校區教授、《數學教你不犯錯》(How Not To Be Wrong)作者

本書利用令人不安的真實案例和生動的敘事,難能可貴地說明政府和大企業如何利用無形的演算法和複雜的數學模型,損害平等並增強私人權力。本書以明晰治黑箱、以理解治混淆,有助我們在為時已晚之前扭轉局面。
泰勒(Astra Taylor)、《人民平台》(The People’s Platform)作者

在這本傑作中,凱西.歐尼爾利用她的數學專長和對社會正義的熱情,戳破大數據美好無瑕的假象。她有力地說明了數學正如何被用來壓榨弱勢和擴大不平等。她的分析精湛、文筆迷人,她的發現則令人不安。
博伊德(danah boyd)、數據與社會研究所創始人、《鍵盤參與時代來了!》(It’s Complicated)作者

雖然我是職業數學家,我在閱讀這本書之前,對大數據可以如何暗中為害毫無概念。本書內容令人害怕,但讀起來意外有趣:歐尼爾描述的由演算法主導的世界不乏黑色幽默和憤怒,就像當代的《奇愛博士》(Dr. Strangelove)或《第22條軍規》(Catch-22)。這是一本非常重要的著作,令人大開眼界又深感不安。
斯托蓋茨(Steven Strogatz)、康乃爾大學教授、《X的奇幻旅程》(The Joy of x)作者

這本傑作直白地呼籲大家有所行動。它承認數學模型不會消失:模型用來找出需要幫助的人,可以產生神奇的作用,但如果用來懲罰人和剝奪某些人的權利,則可以成為非常恐怖的工具。凱西.歐尼爾這本書之所以重要,恰恰是因為她相信數據科學的效用。本書有如一個關鍵的速成課程,說明了我們為何必須審視周遭的系統並要求改善。
達克特羅(Cory Doctorow)、《小老弟》(Little Brother)作者、波音波音網站(Boing Boing)編輯

許多演算法受制於權力不平等和偏見。如果你不想受這種演算法支配,請看凱西.歐尼爾的這本書,以便解構傲慢的體制日趨嚴重的最新暴行。
納德(Ralph Nader)、《任何速度都不安全》(Unsafe at Any Speed)作者

下次碰到有人毫無保留地讚美大數據的奇蹟,你可以向他出示本書。這是有益之舉。
薩蒙(Felix Salmon)、Fusion電視頻道

從找工作到找配偶,預測型演算法正悄悄地塑造和控制我們的命運。凱西.歐尼爾帶我們走過一段令人憤慨和驚奇的旅程,其文字就像是與讀者交談。這是一本重要著作。我們必須處理科技產生的問題。
提拉多(Linda Tirado)、《當收入只夠填飽肚子》(Hand to Mouth: Living in Bootstrap America)作者
作者簡介:
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。
譯者簡介:
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。(http://victranslates.blogspot.tw/)
章節試閱:
第3章 軍備競賽:大學入學問題(節錄)

故事始於1983年。在這一年,處境艱難的新聞雜誌《美國新聞與世界報導》(U.S. News & World Report)決定展開一項雄心勃勃的計畫:它將評估美國1,800家學院和大學,替它們排出優劣次序。如果這項計畫成功了,由此產生的大學排名將成為有用的工具,有助數以百萬計的年輕人做他們人生中的首個重大決定。對許多年輕人來說,上什麼大學決定了他們未來的職業路向,也決定了他們將結交哪些終身的朋友(很可能包括他們的配偶)。這家雜誌社也希望大學排名那一期可以創造銷售奇跡,使《美國新聞》至少有一週可以追上主要對手如《時代》和《新聞週刊》。

……

《美國新聞》的人員要衡量的是「教育卓越程度」,這比玉米的成本或一粒玉米有多少微克的蛋白質模糊得多。他們沒有直接的方法可以量化四年的大學教育對一名學生的影響,遑論對數千萬名學生的影響。他們無法測量學生四年大學生活的各方面,例如學到多少東西、有多快樂、對個人信心有何影響,以及在友誼上有多大的收獲。他們的模型並不反映詹森總統的高等教育理想──「加深個人成就、提升個人生產力和增加個人報酬的一種方式。」

他們因此仰賴一些看似與教育成就有關的替代指標,例如學生的SAT分數、師生比率,以及錄取率。他們分析新生升至二年級的百分比,也分析畢業率。他們計算在生的校友捐錢給母校的百分比,假定校友願意捐錢,代表他們很可能滿意自己所接受的教育之品質。大學排名有四分之三由一個演算法根據這些替代指標計算出來;這個演算法代表一種判斷,以電腦程式的形式存在。排名的另外四分之一,是以全美各大學管理層的主觀看法為根據。

《美國新聞》第一份仰賴數據的大學排名1988年公佈,結果看來合情合理。但是,隨著這種排名變成一種國家標準,它產生了惡劣的回饋環路。問題在於排名會自我強化。一家大學在《美國新聞》的排名上表現不濟,聲譽會受損,各種情況會惡化。頂尖學生和頂尖教授都會避開它,校友會很不滿意,減少捐款。結果排名將進一步下跌。簡而言之,這種排名決定了大學的命運。

大學管理層以前可以利用各種方式評估自身的表現,而這往往仰賴個別證據。例如某些教授可能得到學生的熱烈好評,有些學生畢業之後成為傑出的外交人員或企業家,有些成為得獎的小說家。這一切都可以帶來好口碑,對學校的聲譽有幫助。但麥卡萊斯特學院(Macalester College)好過里德學院(Reed College)嗎?愛荷華大學好過伊利諾大學嗎?這很難說。大學有如不同類型的音樂,或不同的飲食方式,本應容得下不同的見解,而且各方都可以提出很好的理由。但是,有了「全美標準」的大學排名之後,原本容得下許多不同見解的大學評價系統,如今變成獨尊一組數字。

如果你從大學校長的角度看這種發展,事情其實相當悲哀。這些人多數珍視自身的大學經歷──這是他們在學術界努力向上爬的原因之一。但是,如今他們在自身事業的高峰,卻必須耗費大量的精力,根據一家二流新聞雜誌一群新聞工作人員界定的15個方面的標準,努力改善大學的表現。他們幾乎就像變回了學生,必須努力爭取嚴師給一個好分數。他們其實被一個僵化的模型、一種數學毀滅性武器困住了

如果《美國新聞》的大學排名不怎麼成功,那是沒問題的。問題是它非常成功,很快便建立了形同國家標準的地位。它一直緊緊綁住美國的教育體系,替大學管理層和學生訂出了一份嚴格的待辦事項清單。《美國新聞》大學排名的應用規模很大,製造出一種幾乎無止境的有害回饋環路。雖然不像許多其他模型那麼不透明,它仍是貨真價實的數學毀滅性武器。

有些大學的管理人員為了推高學校的排名,不惜不擇手段。貝勒大學(Baylor University)出錢讓它所收的新生重考SAT,希望可以藉此提高學生的SAT分數,進而推高貝勒大學的排名。精英小型大學,包括賓州的巴克內爾大學(Bucknell University)和加州的克萊蒙特麥肯納學院(Claremont McKenna College),都曾提供假數據給《美國新聞》,誇大了它們的新生SAT分數。紐約的愛納學院(Iona College)2011年承認,其員工捏造了幾乎每一方面的數據,包括SAT分數、錄取率、畢業率、新生續讀率、師生比率,以及校友捐款數據。這種伎倆是有用的,至少是暫時有效。《美國新聞》估計,拜假數據所賜,愛納學院在美國東北區域型大學中的排名從第50位升至第30位。

絕大多數大學管理人員會尋求一些比較正派的方法提高學校的排名。他們不會作弊,而是會努力改善影響排名的每一個指標。他們可以說,這是最有效的資源運用方式。畢竟如果他們致力滿足《美國新聞》的演算法,他們將能籌得更多資金,吸引到更好的學生和教授,不斷提升自身的排名。但他們真的還有其他選擇嗎?……

***
目錄:
引言
第1章 數學炸彈元件:什麼是模型?
第2章 金融業震撼:一個量化分析師的幻滅之旅
第3章 軍備競賽:大學入學問題
第4章 宣傳機器:網路廣告
第5章 殃及池魚:大數據時代的執法問題
第6章 資格不符的第一關:艱難的求職者
第7章 隱形焦慮:恐慌的工作者
第8章 連帶傷害:當個人信用出了問題
第9章 沒有安全區:你想買保險嗎?
第10章 被瞄準的公民:現代人的科技生活
結語
致謝
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