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我們生活在算法的時代。我們?nèi)ツ膫€學(xué)校上學(xué)，是否能夠獲得車貸、需要為健康保險支付多少錢，這些對我們的生活有著重大影響的決定越來越由不得人類自己，而是被各種數(shù)學(xué)模型所操控。從理論上來說，模型可以更好地促進(jìn)公平，因為每個人適用于同等的規(guī)則，不存在偏袒。

但凱西?奧尼爾這本迫切而且必要的書卻告訴我們，事實剛好相反。如今，被廣泛使用的算法模型，即使其本身充斥著錯誤，也依舊不受管束、不被質(zhì)疑。其中，“強化歧視”的問題特別值得反思：如果一個窮學(xué)生因為被借貸模型認(rèn)定為風(fēng)險過高（僅僅是根據(jù)該學(xué)生所生活的街區(qū)就得出此判斷）而貸不了款，那么接下來，他就會被剝奪能夠幫他擺脫貧困的接受優(yōu)質(zhì)教育機會，繼而陷入一系列的惡性循環(huán)。

通過追蹤一個人的生命軌跡，凱西?奧尼爾試圖在書中揭露數(shù)學(xué)殺傷性武器對塑造個人和社會未來的影響。這些數(shù)學(xué)殺傷性武器給教師和學(xué)生評分，篩選簡歷，批準(zhǔn)貸款或拒絕貸款，評估員工，甚至監(jiān)督我們的健康狀況，因此凱西?奧尼爾呼吁建模者，要對自己的算法承擔(dān)更多責(zé)任，并且呼吁政策制定者對模型的使用進(jìn)行監(jiān)督管理。她指出，對模型的掌控最終取決于我們自己。這本重要的書迫使我們直面問題，揭示真理，要求改變。

大學(xué)排名和身體質(zhì)量指數(shù)（BMI）竟然是一場騙局？

? 在數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)時代，我們不僅是數(shù)據(jù)巨頭的用戶，也成為它們的商品？

? 為什么說“一般人公式”會帶來更多的間接損害與不公？

? 數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)正義該如何維護(hù)？

未來20年，算法和大數(shù)據(jù)將席卷世界，接管我們的生活、社會和經(jīng)濟(jì)。我們生活中的很多方面都將落入自動化的數(shù)據(jù)分析之下。確保算法和大數(shù)據(jù)的公平性將是一項重大的任務(wù)，數(shù)據(jù)倫理的價值和意義將不斷凸顯出來。在這本書的作者凱西?奧尼爾看來，黑盒里，大數(shù)據(jù)的規(guī)模、傷害和隱秘共存，她在書中引用了大量發(fā)生在美國當(dāng)下的、基于大數(shù)據(jù)和算法的、改變個人生活的案例，并對影響這些城市生活經(jīng)驗的算法做了特別的觀察和研究。作者認(rèn)為，數(shù)據(jù)和算法的關(guān)系就像槍械和軍火，數(shù)據(jù)沒有價值觀，是中立的，但來自人類行為的輸入，難免隱含偏向，而算法創(chuàng)造的數(shù)據(jù)又對人類行為產(chǎn)生反作用，從而導(dǎo)致更多的不公。凱西在書中指出：算法模型一旦運轉(zhuǎn)，執(zhí)法行為就會增多，產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)又會進(jìn)一步證明加強執(zhí)法的必要性。形象地說，就是哪里“前科”越多，哪里就越受算法“關(guān)照”，最終形成一個失真甚至有害的回環(huán)。因此，建模者應(yīng)該對自己的算法承擔(dān)更多責(zé)任，政策制定者要對模型的使用進(jìn)行管理，讓更多的人受益，維護(hù)社會的公平與民主。

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