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

Weapons of Math Destruction : How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy

26 人評分
  • 出版日期:2017/10/27
  • 語言:繁體中文
  • eISBN: 9789869504928
  • ISBN: 9789865695927
  • 字數: 128,100
紙本書定價:NT$ 320
電子書售價:NT$ 192

本書為流動版面EPUB,適合用 mooInk、手機、平板及電腦閱讀。

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!


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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。
 

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  • 詳細書訊

    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。

    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。(victranslates.blogspot.tw/)
     

    媒體推薦

    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

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    劃線註記

    購買後可以劃線與撰寫書評
    • 演算法要歸納人的行為、表現和潛力,一點也不容易
    • 驅動數據經濟的數學應用程式,是以容易犯錯的人類所做的選擇為基礎。這些選擇有一部分無疑是出於好意,但很多數學模型還是將人的偏見、誤解和偏心納入了軟體系統,而我們的生活愈來愈受這些系統管控
    • 建立電子評分模型的人因為無法回答一個直接相關的問題(「你歷來表現如何?」),退而求其次考慮一個間接問題:「像你這樣的人,歷來表現如何?」
    • 現在的統計學家會說是將他置於一個「群組」(bucket)中。他將決定「像你這樣的人」是否信得過。
    • 它們利用窮人的迫切需求,以及他們的無知和渴望,狠狠地剝削這些人。而且它們的運作規模非常巨大。這導致受害者失去希望,同時懷疑教育的價值,並且令美國嚴重的財富不平等進一步惡化。
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