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

分類: 商業財經 > 財經投資
書號: HC0077
作者: 凱西.歐尼爾
原文作者: Cathy O’Neil
譯者: 許瑞宋
出版社: 大寫
書系: Catch-On
出版日期: 2017-06-29
語言:繁體中文       ISBN: 9789865695927
規格: 15 cm * 21 cm / 平裝 / 黑色
頁數: 256 頁   
定價: 320
關鍵字: 演算法 大數據 資訊科學與社會 公民生活
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內容簡介

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》(Wired2016年必讀的選擇之一

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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.com2016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

名人推薦

 中文版推薦書評一】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)

偏見的結構與人工智能專政

 

對關注人工智能進展的人士而言,卡夫卡筆下的絕望困境,象徵著一種反烏托邦式的惡夢。在卡夫卡的經典小說《審判》中有一則寓言《法律之前》(Before the Law),講述一名鄉巴佬試圖上法院尋求救濟,到了門口卻被警衛阻擋的故事。警衛說:「法律的大門為人人敞開,不是不給進,但不是現在。」鄉巴佬只好坐在警衛給的小板凳上,既不憤怒,也不打算傷害警衛,而是繼續在門前等待,到死為止。在他嚥氣前,鄉巴佬問警衛:「人人都想在法律之前討個公道,為什麼這麼多年來我一個影子都沒見到?」警衛說:「你眼前這扇門,是特別為你準備的,而我現在要將它永遠關上。」

 

《審判》的男主角「K」在聽完這則寓言後,認為整件事就是一場用謊言羅織而成的體制化騙局。卡夫卡式法庭不在乎客觀世界中的真實,而僅在乎維持體系的持續運作。法律的大門理論上向社會敞開,但在卡夫卡的世界裡,人人有機會,個個沒把握。整個體系不是在追求真理正義,而是在為維護體制的充分與必要條件服務。當偏見已經根深柢固,只要身在其中,就被推定有罪,取證、詰問、辯論等程序,只是過場套路。恪忠職守的各級官僚不用為受害者負責,更無需內疚自責。因為他們都像那位低階警衛一樣,只是盡看門的本分而已。藏在森嚴大門之後的法官,是至高無上的絕對權威。整個法律體系彷彿一只神秘的黑盒子,沒人敢質疑這套威權體制的運作邏輯,也無法明白黑箱作業的各種技巧。人類知道自己身處黑箱之中,卻不知道黑箱的邊界,只能戰戰兢兢苟活。一但違規,只能逆來順受,服從安排。

 

在此,請各位想像這個黑箱不是由卡夫卡式的法官、律師與警衛把持,而是由各種人工智能及大數據演算法操縱。這些用機器語言寫成的軟體程式碼,與用人類語言寫成的法律條文一樣,都不可避免地受到創造者的主觀願望與價值取向影響──一種偏見的結構。偏見會隨時間沖刷被體制化,逐漸取得了可被稱為「習慣」、「法律」、「民情」等「正統」地位。這個自然演進的過程,在前互聯網時代,可能是漸變。在互聯網席捲全球、快速迭代的世界,就是不斷生滅的劇變。

 

隨著社會經濟生活演化愈趨複雜多樣,「法律」作為一種規範的上位概念,其內涵與核心價值也必須與時俱進。當掌控資源的新貴們愈發信奉數理邏輯,而非義理人情,有能力利用人類與機器語言「造法」的行為體,若不受制衡,又無法自我警惕,比卡夫卡世界更冷酷無情的人工智能專政就可能隨時降臨,所有捍衛自由、民主與人權的努力,在鋪天蓋地的技術進逼之下,將毫無招架之力。制度殺人,莫此為甚。

 

「被AI專政」的世界是否已經降臨?曾在紐約對沖基金德劭集團(D. E. Shaw Group)任職的數據科學家、知名部落格「mathbabe」博主,亦是本書作者凱西.歐尼爾(Cathy O’Neil)認為,非常可能。

 

在哈佛大學主修代數數論並取得數學博士學位的凱西,自幼熱愛數學,在獲得紐約哥倫比亞大學巴納德學院的教職之後,卻毅然決定到德劭擔任量化分析師,透過研究各種數理統計模型與數據分析,在全球資本市場中找尋可持續獲利的交易與投資策略。她與同事所做的工作成果,可以驅動數以兆計的資金在全球市場快速流動,創造鉅額財富。2008年全球金融海嘯,讓她頓覺幻滅:非關道德的數理模型成為華爾街鍊金術士口中的神奇公式,由資產證券化工廠製造出來的金融衍生商品,催生了龐大的房地產信貸泡沫,將金融體系中的槓桿推升到難以為繼的程度,加劇了金融危機的連鎖反應,甚至差一點摧毀全球經濟。

 

更讓她驚訝的是,金融危機爆發後,新的數據分析技術被應用至更多領域。透過日夜不停地爬梳蒐集自社群媒體、電子商務網站及各類互聯網平台的海量數據,原本用來套利套匯套差價的演算法被用以研究人類的七情六慾、預測消費口味及監控信用風險,計算個人是否值得受高等教育、獲得工作面試、購買醫療保險、甚至戀愛與犯罪的機率。系統工程師們或許出於好意,企圖客觀地找出更有效率的方式解決問題。但很多模型仍然將偏見、誤解和私心納入了演算法,而人類的生活愈來愈受這些系統管控。在數理邏輯至上的世界中,數學定律有絕對權威,數學家、電腦科學家與系統工程師彷彿神壇祭司,透過不透明的卡夫卡式黑箱,對芸芸眾生的未來作出神意的裁決。其決定即使是錯誤或有害,也不容質疑或申訴。

 

但這類數理模型之所以有商業價值,是因為它們一開始都是被設計用來自動化批量處理信息的特定程式。很多模型源自於數學、化學與物理學等無機領域,而非生物學、心理學、政治經濟社會學等有機領域。在應用與詮釋上一旦出現偏差,將加劇社會兩極分化,讓富者愈富、貧者愈貧,歧視與偏見在演算法的回饋路徑中被保存、複製、放大,可能出現反人性的嚴重後果。民營企業若將這類程式視為商業機密,不公開揭露演算法內部細節與誘因機制,往往讓數學公式成為卸責與擴權的藉口,並利用資訊科技創造出問題正在被解決的幻象,收割政治與商業利益。

 

在最極端的情境下,我們完全可以想像這些程式成為用數學構建的「袋鼠法庭」(kangaroo court),透過各類物聯網監控技術與不透明的演算法「優化」資源分配,甚至可能在分子生物學的層次對人類進行分類、排序與缺席審判。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?

 

如果「程式即法律」(Code is Law),那麼「法律也是一種計算」(Law is Computation);諸如倫理、道德、義理人情等難以量化的概念,其實是環境的一部分。針對「智能行為體」的規範,不論該行為體是程式、個人或企業,都必須充分考慮行為體之間的博弈、競爭、演化,以及所有基於人性的行為體必然會出現的認知謬誤與系統內稟的統計偏差,並設計出對應的救濟與爭端解決機制。這份工作,人類責無旁貸。

 

更深一層看,何謂智能?笛卡兒曾說:「我思,故我在」,但抽象思維是否為證明高等智能存在的充份且必要條件?如何為智能分等級?用智能方法自動做出的選擇是否應該具有最終的法律效力?若把整個互聯網科技的發展視為人類加速己身演化的努力成果,那麼利用智能技術來鑑別、篩選、拔擢人才的嘗試,是否意味著類似於智人演化出大腦新皮質之後,將尼安德塔人拋棄在演化的歷史斷裂點,將在互聯網的下一階段發生,定義出新舊人類之間不可跨越的鴻溝?

 

因為互聯網科技跨境的特質,這類議題本質上是全球性的,需要全球範圍的溝通、協調與合作。本書的原文版書名取名自Weapons of Mass Destruction(大規模毀滅性武器)諧音的Weapons of Math Destruction(數學毀滅性武器),是否也需要一份「核不擴散條約」?面對益發混亂的國際局勢與現實主義地緣政治的回歸,霸權級資訊大國與互聯網巨頭競逐全球市場的鬥爭,讓透過全球網絡的「人工智能治理」(AI governance)成為一場不斷進行中的革命,構成對人類巨大的挑戰。

 

日本中央銀行總裁黑田東彥曾在一場人工智能與金融前沿研討會上說,面對新科技對社會經濟所造成的深層變革,政策制定者不應該過度憂心新科技的負面作用,而不去關注其正面效益。人類與AI應該互補,不能也不該對抗。人類的判斷往往受既有典範影響,有時對變化覺察不足,而這正是AI的強項,可以透過客觀地調整那些因為主觀偏見所忽視的數據關連性與新趨勢。另一方面,直覺、常識與想像力,是目前人工智能最大的弱點。人類真正應該擔憂被AI取代的時候,是人類放棄獨立正面思考的時候。

 

正如在17世紀創造計算機的法國哲學家巴斯卡(Blaise Pascal)在《沉思錄》中所言:面對強大有力的宇宙,人是一根會思考的蘆葦。即使柔弱如蘆葦,仍可秉持高貴。希望難以量化,前途不可限量。命運沒有基因,夢想沒有極限。

 

在經典科幻電影《2001太空漫遊》中的「HAL」(該片中一台具有個性與思考能力 、甚至會「失控」的超級電腦)出現前,也許人類應該少擔心些數據,讓夢想與命運驅使我們繼續航向未知的遠方。

 

作者簡介

 作者

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

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/

目錄

 目錄

 

引言

1章 數學炸彈元件:什麼是模型?

2章 金融業震撼:一個量化分析師的幻滅之旅

3章 軍備競賽:大學入學問題

4章 宣傳機器:網路廣告

5章 殃及池魚:大數據時代的執法問題

6章 資格不符的第一關:艱難的求職者

7章 隱形焦慮:恐慌的工作者

8章 連帶傷害:當個人信用出了問題

9章 沒有安全區:你想買保險嗎?

10章 被瞄準的公民:現代人的科技生活

結語

致謝

人性公式大接
管:奇襲好萊
隱形帝國:誰
控制大數據,
百工裡的人類
學家:帶你挖
OI 向外看的
洞見 : 如
新零售進化論
:數據技術翻
跟著潮流預測
權威WGSN
創業進化論:
青創世代如何
吃,是一種公
民行為【米其
【百工裡的人
類學家2】厚
【百工裡的人
類學家套書】
【哲學大師的
人生思考課套
全球企業花大
錢諮詢必學的
數據識讀者:
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光速交易:超
高速演算法如
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