算法霸权的书评 (18)
不公平的模型已经开始泛滥了
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《黑镜》第三季第一集的社会中,有一个评分体系。人们每时每刻都要对别人的行为进行打分,而评分是个人获取各种社会资源的凭证。工作、生活、身心健康无不依赖于它。剧情展示了生活在这种社会中的人的悲惨生活。 但现实中,已经有这种评分的类似物了。2016 年年底,支付宝依托... (展开)观点并不新颖,消遣可以看看
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先写结论:作者对数据模型做了很好的总结,但是观点并不新颖。举例过于冗余,后半部分有点像在冲字数。一些观点过于偏激,比如全盘否定数据模型的在社科领域的作用。 作者对数据模型有几个不错的总结,罗列如下:1. 数据模型擅长以低成本处理海量数据,2. 由于人们无法对模型进... (展开)大数据的诅咒:算法霸权与数学杀伤性武器
大数据是近年来特别火热的词,不管是不是互联网企业,都随时往大数据身上靠,仿佛一下子能提高自己逼格一样。在这种火热的气氛中,很多人往往对于大数据能做什么,做的好事多还是坏事多,不去反思和检讨,也很少有人愿意去听别人的反思。 音乐平台总监们的失算 记得《中国新说...
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AI、算法、大数据在美国的阴暗面:3.5星|《算法霸权》
作者在华尔街对冲基金德绍集团担任过金融工程师,后来去银行做过风险分析,再后来去做旅游网站的用户分析。后来辞职专门揭露美国社会生活背后的各种算法的阴暗面。 书中提到的算法的技术缺陷,我归纳为两点:第一个比较致命:不准确。不准确有两种体现,首先是算法先天的问题,...
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自恋,自负,自私的,“神”
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现在的互联网世界,弥漫着一种“技术既正确”的气氛。高技术诚然引领了社会的经济增长,技术员也在这一波浪潮中赚了不少快钱。我没有要否定计算机技术的意思,但国内的氛围,似乎看不到对于技术的负面影响有什么怀疑。 这本书在国内出版的意义就在于此。 人类的技术正在做的,... (展开)新锐的观点,孱弱的论证
最近一段时间一直在思考大数据和推荐算法对我们的影响,正好看到这本书,就拿来大概翻一下。但总体来讲不尽如人意——作者始终在论证一点,就是算法模型忽略了太多人文细节,比如针对求职者设计的评价系统太过冷血、信用系统会造成穷人在信用分数方面的正反馈调节即穷人的信用...
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技术悲观主义敲响的警钟
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对于技术的看法基本可以总结为乐观、悲观和中立三种,但这三者在一个具体的学者身上往往是存在交叉的,例如麦克卢汉即认为技术通过延展人的身体将带来地球村,但也严肃地提醒我们“延伸意味着截除”。因此,对于作者这样一个有技术悲观主义倾向的学者来说,其提醒人们算法危害... (展开)Chpt 1. - bomb parts
The answer is yes. A model, after all, is nothing more than an abstract representation of some process, be it a baseball game, an oil company’s supply chain, a foreign government’s actions, or a movie theater’s attendance. Whether it’s running in a comp...
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了解你所有信息的大数据,你了解吗?
文 / 董小琳 我们可以将时代划分为:有大数据之前 和 有大数据之后。 为什么要这么分? 因为,谁也不能忽视,大数据对我们每个人生活方方面面的影响。 比如说: 之前,你的日子过得好不好,恐怕除了家里人,只有几个关系特别好的朋友知道。 甚至,在亲戚比较多的大家庭里,你还...
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Ⅵ.践行G(定量之化)
【春上春树随喜文化】 算法是层级和并行思维的融合 可视化,标准化,规模化,全球化 去中心化,分布式计算,智能虚拟助手 乃至宗教般毋庸置疑的 民主和科学的感召 最后所有人被既得利益者 网罗为囊中之物 辛普森悖论 是《国富论》所谓的 看不见的手 阶层难以穿透 跃迁机会渺茫 ...
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