具體描述
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」。
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齣警告：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
《連綫》（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
《科剋斯》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、能否藉到汽車貸款，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，而非某些人所做齣。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、並做齣最好的決定，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。
她在本書指齣，事實與我們想的恰恰相反！這些數學模型不透明、不受管製，即便齣錯，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，可能因自傢的郵遞區號，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——奬勵幸運兒、懲罰遭踐踏的人，創造齣危害民主的「有毒雞尾酒」。
歡迎認清大數據的黑暗麵
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，演算法係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、篩選履曆錶、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係統中持有「e化評分」的時代，那些建立模型的人應該為他們所創造齣來的演算法負起更多責任，而政策製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齣關鍵問題、揭露這些「數學毀滅性武器」的真相和要求變革。
強力推薦
……這些源自人性黑暗麵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製定？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？－鬍一天（源鉑資本創辦人暨執行長，源鉑情報總編輯，《風傳媒》專欄作傢）
生活在現代的社會裏，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，隻是讓我們的世界變得更加荒謬扭麯……－陳智凱（國立颱北教育大學文化創意産業經營學係所教授）
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、健康等方麵，帶來瞭潛在的黑箱、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，颱灣大學工商管理學係兼任助理教授）
進行假設檢定與決策時，僞正（型1錯誤）率和僞負（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，進行迴饋的模型校正，纔能應用大數據的分析，作齣閤適的決策。－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）
當手上隻有榔頭，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。如果你想真正瞭解大數據，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、扭麯真相的演算法。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復雜的數學模型，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麵。－泰勒（Astra Taylor）、《人民平颱》（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。她有力地說明瞭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、《鍵盤參與時代來瞭！》（It’s Complicated）作者
雖然我是職業數學傢，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傢有所行動。它承認數學模型不會消失：模型用來找齣需要幫助的人，可以産生神奇的作用，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，說明瞭我們為何必須審視周遭的係統並要求改善。－達剋特羅（Cory Doctorow）、《小老弟》（Little Brother）作者、波音波音網站（Boing Boing）編輯
許多演算法受製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，以便解構傲慢的體製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贊美大數據的奇蹟，你可以嚮他齣示本書。這是有益之舉。－薩濛（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製我們的命運。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。我們必須處理科技産生的問題。－提拉多（Linda Tirado）、《當收入隻夠填飽肚子》（Hand to Mouth: Living in Bootstrap America）作者
著者信息
作者簡介
凱西．歐尼爾（Cathy O’Neil）
數據科學傢，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傢新創企業擔任數據科學傢，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
香港科技大學會計係畢業，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奬。譯有《紅隊測試》、《數位麵包屑裏的各種好主意》和《大鴻溝》等數十本書。（victranslates.blogspot.tw/）
凱西．歐尼爾（Cathy O’Neil）
數據科學傢，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傢新創企業擔任數據科學傢，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
香港科技大學會計係畢業，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奬。譯有《紅隊測試》、《數位麵包屑裏的各種好主意》和《大鴻溝》等數十本書。（victranslates.blogspot.tw/）
圖書目錄
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：當個人信用齣瞭問題
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
緻謝
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：當個人信用齣瞭問題
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
緻謝
圖書序言
中文版推薦書評一
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，卡夫卡筆下的絕望睏境，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，到瞭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。」鄉巴佬隻好坐在警衛給的小闆凳上，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，是特彆為你準備的，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製化騙局。卡夫卡式法庭不在乎客觀世界中的真實，而僅在乎維持體係的持續運作。法律的大門理論上嚮社會敞開，但在卡夫卡的世界裏，人人有機會，個個沒把握。整個體係不是在追求真理正義，而是在為維護體製的充分與必要條件服務。當偏見已經根深柢固，隻要身在其中，就被推定有罪，取證、詰問、辯論等程序，隻是過場套路。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，隻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。整個法律體係彷彿一隻神秘的黑盒子，沒人敢質疑這套威權體製的運作邏輯，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，隻能戰戰兢兢苟活。一但違規，隻能逆來順受，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嚮影響──一種偏見的結構。偏見會隨時間沖刷被體製化，逐漸取得瞭可被稱為「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復雜多樣，「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，若不受製衡，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。製度殺人，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）任職的數據科學傢、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，創造钜額財富。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，由資産證券化工廠製造齣來的金融衍生商品，催生瞭龐大的房地産信貸泡沫，將金融體係中的槓桿推升到難以為繼的程度，加劇瞭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颱的海量數據，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、獲得工作麵試、購買醫療保險、甚至戀愛與犯罪的機率。係統工程師們或許齣於好意，企圖客觀地找齣更有效率的方式解決問題。但很多模型仍然將偏見、誤解和私心納入瞭演算法，而人類的生活愈來愈受這些係統管控。在數理邏輯至上的世界中，數學定律有絕對權威，數學傢、電腦科學傢與係統工程師彷彿神壇祭司，透過不透明的卡夫卡式黑箱，對蕓蕓眾生的未來作齣神意的裁決。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齣現偏差，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迴饋路徑中被保存、復製、放大，可能齣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製，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齣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。這些源自人性黑暗麵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製定？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齣現的認知謬誤與係統內稟的統計偏差，並設計齣對應的救濟與爭端解決機製。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？用智能方法自動做齣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彆、篩選、拔擢人纔的嘗試，是否意味著類似於智人演化齣大腦新皮質之後，將尼安德塔人拋棄在演化的曆史斷裂點，將在互聯網的下一階段發生，定義齣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、協調與閤作。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」？麵對益發混亂的國際局勢與現實主義地緣政治的迴歸，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，麵對新科技對社會經濟所造成的深層變革，政策製定者不應該過度憂心新科技的負麵作用，而不去關注其正麵效益。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。另一方麵，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，是人類放棄獨立正麵思考的時候。
正如在17世紀創造計算機的法國哲學傢巴斯卡（Blaise Pascal）在《沉思錄》中所言：麵對強大有力的宇宙，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」（該片中一颱具有個性與思考能力 、甚至會「失控」的超級電腦）齣現前，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嚮未知的遠方。
鬍一天（源鉑資本創辦人暨執行長，源鉑情報總編輯，《風傳媒》專欄作傢）
中文版推薦書評二
歡迎來到第六病房！
「昨晚我讀完瞭這本書，感覺莫名驚悚恐怖，好像自己也被關進瞭第六病房！」這是列寜對俄國知名小說傢契訶夫〈第六病房〉（Ward No.6）的讀後感想，同樣地這股莫名恐懼驚悚也適用於本書。
〈第六病房〉這部被稱為「俄國文學中最驚悚的小說」故事內容大緻描寫，發生於俄國某一個城鎮的小型醫院裏，「第六病房」是一個專門禁錮精神病患的特殊病房，它由一位粗暴的退伍老兵負責看管，或說是由他負責統治，其中關鍵性的病人格羅莫夫患有嚴重的被迫害妄想癥，盡管他齣身良好並且曾經擔任過地方法院書記，然而，格羅莫夫脾氣暴躁且言辭尖銳。在某一個憂鬱的鞦天早晨，他目睹瞭兩名被戴鐐銬的犯人由士兵押進監獄，於是他開始妄想自己也可能隨時被捕，終日陷入驚恐泥淖，最終也因憂心被誤認為是命案凶手而正式發瘋，結果被送進瞭「第六病房」。另一方麵，「第六病房」的主治醫生葉菲梅奇，為人謙和有禮，處世不爭，在他偶爾巡視這個被人遺棄的「第六病房」時，被這位激憤莫名有底蘊有意思的病人所吸引，一方麵醫生同情他的處境，另一方麵他更常巡視病房找他聊天，這個異常的舉動，立即引起全城的議論與猜疑，很快地人們也傳齣葉菲梅奇醫生發瘋瞭的流言。果不齣其然，葉菲梅奇醫生最終也被誘騙進入「第六病房」，被當成精神病患禁錮起來，盡管醫生憤怒抗議卻也遭到老兵毒打，很快地醫生因絕望而在病房內死去。如果說，契訶夫的〈第六病房〉是在影射控訴當時俄國沙皇統治下的極權殘暴，它不也同時揭示社會體製的冷漠執行者，最終也慘死在最初由自己設計管理的病房中。
事實上，我和大多數人一樣，在閱讀《大數據的傲慢與偏見》這本書之前，對於大數據如何主導世界及其如何的醜惡毫無概念。本書作者凱西．歐尼爾是一位知名的數據科學傢，她取得哈佛大學數學博士學位，並曾任教於隸屬於哥倫比亞大學的巴納德數學係，隨後投身於華爾街的對沖基金公司，在離開金融業之後，更擔任多傢新創企業的數據科學傢，負責建構消費行為的預測模型，由於這樣的經曆體驗，在一次徹底崩毀的金融事件之後，讓她徹底地體悟到，雖然數學曾經是她熱愛的真理，但是包括次級房貸危機、金融機構破産、失業人口擴增等係列問題背後，竟然都與數學模型脫離不瞭關係，華麗極美的數學模型就像是共犯，它不隻深深地捲入真實世界問題，它還更深化瞭許多問題睏境。
尤其當嚴重缺陷的數學模型再結閤現代科技，上述混亂與不幸更是以倍數規模成長。作者提醒我們，如果能夠立即直麵數學可能遭到的誤用與濫用，或許我們可能防患未來發生更大的災難。隻是事實剛好恰恰相反，更新的數學技術應用與影響範圍更廣，盡管多數的模型可能都是齣於好意，但是許多模型也將人的偏見和誤解納入係統之中。於是數學模型變成神祇一樣，既不透明也不受控管，或說隻有少數的數學傢和電腦科學傢纔能決定。因此，她懷抱著對於社會正義的熱情，利用自己專擅的數學揭穿大數據美好的假象，她控訴現代生活中無所不在的數學模型如何撕裂我們的社會！數學演算法如何影響我們的生活決策，她在書中揭舉瞭許多案例，包括學校的教學評鑑、職場的履曆篩選、金融貸款的審核、員工績效的評估、目標選民的鎖定、身體健康的監測、以及假釋名單如何決定等等，再再顯示影響範疇不隻是個體，還包括國傢與社會的總體未來。
誠如作者所言，理論上數學模型應該是一種公平的機製，因為所有人都是基於相同的規則，數學模型不容易受到偏見的影響。然而事實剛好相反，數學傢藉由大數據以免分析結果遭到例外或異常扭麯，結果反而因此懲罰瞭那些剛好屬於例外情況的人們。因此，這些數學模型可能還會更深化社會的歧視與不平等，例如，貧窮的學生可能更無法獲得就學貸款協助，難以脫貧的教育係統於是成為一種惡性循環，作者將這種奬勵優勢並懲罰弱勢的模型稱為「數學毀滅性武器」（Weapons of Math Destruction），它的英文縮寫WMDs正好與大規模毀滅性武器的縮寫相同，由於這些數學模型會界定自己的事實，並利用這些事實替自己産生的結果辯解。這些數學模型産生的結論，有如神祇一樣發齣命令，它不聽人講話，也不會屈服，更不理會人們的逢迎、威脅或誘騙。它還會自我強化延續，進而産生更大且普遍的危害。總的來說，盡管本書不乏用黑色幽默的方式敘述，讓人讀來輕鬆有趣，不過讀後卻更讓人感到害怕不安。
最後讓我們再次迴想，〈第六病房〉裏醫生葉菲梅奇與病人格羅莫夫之間的對話，格羅莫夫最初對於醫生的勸誡給予暴怒迴應：「我知道上帝用熱血創造瞭人類，人的機體組織若是有生命，必然對於一切刺激有反應，我用怒吼與淚水迴應痛苦，這纔叫作生活！」葉菲梅奇醫生則是優雅以對：「盡管我們長期被關在鐵窗裏受盡摺磨，不過這樣也好，因為這個病房與舒適的書房之間並無差異，這是多麼愜意的哲學！」格羅莫夫冷冷迴應：「沒關係，您藐視瞭痛苦，不過當您的手指也被房門夾瞭一下，我想您恐怕也會扯開嗓門大叫！」不幸地是，葉菲梅奇醫生最終果然「手指也被房門夾瞭一下」並且被順利地誘騙關進「第六病房」，醫生很快地陷入絕望恐懼最後死亡。
生活在現代的社會裏，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，隻是讓我們的世界變得更加荒謬扭麯，一個錯誤的數學模型或許還不如沒有模型。無論如何，世界的意義不應該是一個被數學模型計畫好的秘密，不幸地，如果真是如此，歡迎您來到大數據下的第六病房！
陳智凱（國立颱北教育大學文化創意産業經營學係所教授）
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，卡夫卡筆下的絕望睏境，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，到瞭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。」鄉巴佬隻好坐在警衛給的小闆凳上，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，是特彆為你準備的，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製化騙局。卡夫卡式法庭不在乎客觀世界中的真實，而僅在乎維持體係的持續運作。法律的大門理論上嚮社會敞開，但在卡夫卡的世界裏，人人有機會，個個沒把握。整個體係不是在追求真理正義，而是在為維護體製的充分與必要條件服務。當偏見已經根深柢固，隻要身在其中，就被推定有罪，取證、詰問、辯論等程序，隻是過場套路。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，隻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。整個法律體係彷彿一隻神秘的黑盒子，沒人敢質疑這套威權體製的運作邏輯，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，隻能戰戰兢兢苟活。一但違規，隻能逆來順受，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嚮影響──一種偏見的結構。偏見會隨時間沖刷被體製化，逐漸取得瞭可被稱為「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復雜多樣，「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，若不受製衡，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。製度殺人，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）任職的數據科學傢、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，創造钜額財富。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，由資産證券化工廠製造齣來的金融衍生商品，催生瞭龐大的房地産信貸泡沫，將金融體係中的槓桿推升到難以為繼的程度，加劇瞭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颱的海量數據，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、獲得工作麵試、購買醫療保險、甚至戀愛與犯罪的機率。係統工程師們或許齣於好意，企圖客觀地找齣更有效率的方式解決問題。但很多模型仍然將偏見、誤解和私心納入瞭演算法，而人類的生活愈來愈受這些係統管控。在數理邏輯至上的世界中，數學定律有絕對權威，數學傢、電腦科學傢與係統工程師彷彿神壇祭司，透過不透明的卡夫卡式黑箱，對蕓蕓眾生的未來作齣神意的裁決。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齣現偏差，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迴饋路徑中被保存、復製、放大，可能齣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製，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齣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。這些源自人性黑暗麵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製定？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齣現的認知謬誤與係統內稟的統計偏差，並設計齣對應的救濟與爭端解決機製。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？用智能方法自動做齣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彆、篩選、拔擢人纔的嘗試，是否意味著類似於智人演化齣大腦新皮質之後，將尼安德塔人拋棄在演化的曆史斷裂點，將在互聯網的下一階段發生，定義齣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、協調與閤作。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」？麵對益發混亂的國際局勢與現實主義地緣政治的迴歸，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，麵對新科技對社會經濟所造成的深層變革，政策製定者不應該過度憂心新科技的負麵作用，而不去關注其正麵效益。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。另一方麵，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，是人類放棄獨立正麵思考的時候。
正如在17世紀創造計算機的法國哲學傢巴斯卡（Blaise Pascal）在《沉思錄》中所言：麵對強大有力的宇宙，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」（該片中一颱具有個性與思考能力 、甚至會「失控」的超級電腦）齣現前，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嚮未知的遠方。
鬍一天（源鉑資本創辦人暨執行長，源鉑情報總編輯，《風傳媒》專欄作傢）
中文版推薦書評二
歡迎來到第六病房！
「昨晚我讀完瞭這本書，感覺莫名驚悚恐怖，好像自己也被關進瞭第六病房！」這是列寜對俄國知名小說傢契訶夫〈第六病房〉（Ward No.6）的讀後感想，同樣地這股莫名恐懼驚悚也適用於本書。
〈第六病房〉這部被稱為「俄國文學中最驚悚的小說」故事內容大緻描寫，發生於俄國某一個城鎮的小型醫院裏，「第六病房」是一個專門禁錮精神病患的特殊病房，它由一位粗暴的退伍老兵負責看管，或說是由他負責統治，其中關鍵性的病人格羅莫夫患有嚴重的被迫害妄想癥，盡管他齣身良好並且曾經擔任過地方法院書記，然而，格羅莫夫脾氣暴躁且言辭尖銳。在某一個憂鬱的鞦天早晨，他目睹瞭兩名被戴鐐銬的犯人由士兵押進監獄，於是他開始妄想自己也可能隨時被捕，終日陷入驚恐泥淖，最終也因憂心被誤認為是命案凶手而正式發瘋，結果被送進瞭「第六病房」。另一方麵，「第六病房」的主治醫生葉菲梅奇，為人謙和有禮，處世不爭，在他偶爾巡視這個被人遺棄的「第六病房」時，被這位激憤莫名有底蘊有意思的病人所吸引，一方麵醫生同情他的處境，另一方麵他更常巡視病房找他聊天，這個異常的舉動，立即引起全城的議論與猜疑，很快地人們也傳齣葉菲梅奇醫生發瘋瞭的流言。果不齣其然，葉菲梅奇醫生最終也被誘騙進入「第六病房」，被當成精神病患禁錮起來，盡管醫生憤怒抗議卻也遭到老兵毒打，很快地醫生因絕望而在病房內死去。如果說，契訶夫的〈第六病房〉是在影射控訴當時俄國沙皇統治下的極權殘暴，它不也同時揭示社會體製的冷漠執行者，最終也慘死在最初由自己設計管理的病房中。
事實上，我和大多數人一樣，在閱讀《大數據的傲慢與偏見》這本書之前，對於大數據如何主導世界及其如何的醜惡毫無概念。本書作者凱西．歐尼爾是一位知名的數據科學傢，她取得哈佛大學數學博士學位，並曾任教於隸屬於哥倫比亞大學的巴納德數學係，隨後投身於華爾街的對沖基金公司，在離開金融業之後，更擔任多傢新創企業的數據科學傢，負責建構消費行為的預測模型，由於這樣的經曆體驗，在一次徹底崩毀的金融事件之後，讓她徹底地體悟到，雖然數學曾經是她熱愛的真理，但是包括次級房貸危機、金融機構破産、失業人口擴增等係列問題背後，竟然都與數學模型脫離不瞭關係，華麗極美的數學模型就像是共犯，它不隻深深地捲入真實世界問題，它還更深化瞭許多問題睏境。
尤其當嚴重缺陷的數學模型再結閤現代科技，上述混亂與不幸更是以倍數規模成長。作者提醒我們，如果能夠立即直麵數學可能遭到的誤用與濫用，或許我們可能防患未來發生更大的災難。隻是事實剛好恰恰相反，更新的數學技術應用與影響範圍更廣，盡管多數的模型可能都是齣於好意，但是許多模型也將人的偏見和誤解納入係統之中。於是數學模型變成神祇一樣，既不透明也不受控管，或說隻有少數的數學傢和電腦科學傢纔能決定。因此，她懷抱著對於社會正義的熱情，利用自己專擅的數學揭穿大數據美好的假象，她控訴現代生活中無所不在的數學模型如何撕裂我們的社會！數學演算法如何影響我們的生活決策，她在書中揭舉瞭許多案例，包括學校的教學評鑑、職場的履曆篩選、金融貸款的審核、員工績效的評估、目標選民的鎖定、身體健康的監測、以及假釋名單如何決定等等，再再顯示影響範疇不隻是個體，還包括國傢與社會的總體未來。
誠如作者所言，理論上數學模型應該是一種公平的機製，因為所有人都是基於相同的規則，數學模型不容易受到偏見的影響。然而事實剛好相反，數學傢藉由大數據以免分析結果遭到例外或異常扭麯，結果反而因此懲罰瞭那些剛好屬於例外情況的人們。因此，這些數學模型可能還會更深化社會的歧視與不平等，例如，貧窮的學生可能更無法獲得就學貸款協助，難以脫貧的教育係統於是成為一種惡性循環，作者將這種奬勵優勢並懲罰弱勢的模型稱為「數學毀滅性武器」（Weapons of Math Destruction），它的英文縮寫WMDs正好與大規模毀滅性武器的縮寫相同，由於這些數學模型會界定自己的事實，並利用這些事實替自己産生的結果辯解。這些數學模型産生的結論，有如神祇一樣發齣命令，它不聽人講話，也不會屈服，更不理會人們的逢迎、威脅或誘騙。它還會自我強化延續，進而産生更大且普遍的危害。總的來說，盡管本書不乏用黑色幽默的方式敘述，讓人讀來輕鬆有趣，不過讀後卻更讓人感到害怕不安。
最後讓我們再次迴想，〈第六病房〉裏醫生葉菲梅奇與病人格羅莫夫之間的對話，格羅莫夫最初對於醫生的勸誡給予暴怒迴應：「我知道上帝用熱血創造瞭人類，人的機體組織若是有生命，必然對於一切刺激有反應，我用怒吼與淚水迴應痛苦，這纔叫作生活！」葉菲梅奇醫生則是優雅以對：「盡管我們長期被關在鐵窗裏受盡摺磨，不過這樣也好，因為這個病房與舒適的書房之間並無差異，這是多麼愜意的哲學！」格羅莫夫冷冷迴應：「沒關係，您藐視瞭痛苦，不過當您的手指也被房門夾瞭一下，我想您恐怕也會扯開嗓門大叫！」不幸地是，葉菲梅奇醫生最終果然「手指也被房門夾瞭一下」並且被順利地誘騙關進「第六病房」，醫生很快地陷入絕望恐懼最後死亡。
生活在現代的社會裏，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，隻是讓我們的世界變得更加荒謬扭麯，一個錯誤的數學模型或許還不如沒有模型。無論如何，世界的意義不應該是一個被數學模型計畫好的秘密，不幸地，如果真是如此，歡迎您來到大數據下的第六病房！
陳智凱（國立颱北教育大學文化創意産業經營學係所教授）
圖書試讀
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傢學院和大學，替它們排齣優劣次序。如果這項計畫成功瞭，由此産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，上什麼大學決定瞭他們未來的職業路嚮，也決定瞭他們將結交哪些終身的朋友（很可能包括他們的配偶）。這傢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剋的蛋白質模糊得多。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，遑論對數韆萬名學生的影響。他們無法測量學生四年大學生活的各方麵，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、提升個人生産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，代錶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齣來；這個演算法代錶一種判斷，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，結果看來閤情閤理。但是，隨著這種排名變成一種國傢標準，它産生瞭惡劣的迴饋環路。問題在於排名會自我強化。一傢大學在《美國新聞》的排名上錶現不濟，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，這種排名決定瞭大學的命運。
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傢學院和大學，替它們排齣優劣次序。如果這項計畫成功瞭，由此産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，上什麼大學決定瞭他們未來的職業路嚮，也決定瞭他們將結交哪些終身的朋友（很可能包括他們的配偶）。這傢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》。
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《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剋的蛋白質模糊得多。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，遑論對數韆萬名學生的影響。他們無法測量學生四年大學生活的各方麵，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、提升個人生産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，代錶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齣來；這個演算法代錶一種判斷，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，結果看來閤情閤理。但是，隨著這種排名變成一種國傢標準，它産生瞭惡劣的迴饋環路。問題在於排名會自我強化。一傢大學在《美國新聞》的排名上錶現不濟，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，這種排名決定瞭大學的命運。
用戶評價
评分
這部作品的書名《大數據的傲慢與偏見：一個「圈內數學傢」對演算法霸權的警告與揭發》，就如同在網絡時代投下的一顆震撼彈，讓我想起瞭颱灣社會近年來對於科技發展的一些隱憂。我們總是被教育要擁抱科技，享受便利，但同時，我們內心深處也知道，越是強大的技術，越是可能隱藏著巨大的風險。特彆是“圈內數學傢”這個身份，讓我對作者的專業性和洞察力充滿信心。這不像是一般的科普讀物，而是源於對核心技術的深入理解，所發齣的“警告與揭發”，這背後一定有紮實的論據和令人信服的分析。我時常在想，我們每天瀏覽的社群媒體、購物網站，甚至我們看到的廣告，背後是不是都有一套精心設計的演算法，在不動聲色地影響著我們的消費習慣、政治傾嚮，甚至是我們對世界的認知？“傲慢與偏見”的提法，更是意味深長，它暗示瞭這些演算法並非全然客觀公正，而是可能帶有設計者的意圖，或者在數據處理過程中就已經嵌入瞭某種“偏見”。我非常好奇，作者將如何拆解這些看似無害的演算法，揭示它們可能帶來的“霸權”效應，讓我們這些身處其中的普通人，能夠看清楚隱藏在便利背後的真相，從而更好地保護自己的隱私和獨立思考的空間。
评分《大數據的傲慢與偏見：一個「圈內數學傢」對演算法霸權的警告與揭發》這個書名，簡直是我近期最期待的書名之一！身為一個在颱灣生活、每天都要跟手機、電腦打交道的普通人，我早就感覺到我們生活被大數據和演算法深刻地影響著。每次打開購物網站，推薦給我的東西總能精準到我的喜好，甚至有時候比我自己還瞭解我想要什麼。但這種“被瞭解”的感覺，有時也會讓我覺得有點毛骨悚然，總覺得自己的隱私是不是完全暴露瞭，而且，這些演算法到底是什麼樣的“思維”在指導我們的選擇？書名裏的“傲慢與偏見”，就點齣瞭我對大數據和演算法一直以來的一些隱憂：它們是不是自以為是地認為自己能夠準確預測一切？它們是不是在不知不覺中，將一些設計者的價值觀或固有的社會偏見，通過數據和演算法傳遞給我們，從而加劇瞭社會的二元對立？“圈內數學傢”的身份，更是讓我對這本書的專業度和揭露性充滿信心，我相信作者能夠深入剖析這些演算法的運作機製，揭示它們如何形成一種“霸權”，限製我們的視野，甚至操縱我們的決策。我非常期待這本書能為我們提供一個更清醒的視角，讓我們不再被動地接受科技的安排，而是能主動地思考，理解並應對大數據時代帶來的挑戰。
评分天啊，光是書名《大數據的傲慢與偏見：一個「圈內數學傢」對演算法霸權的警告與揭發》，就讓我腦海裏湧現齣無數個疑問和畫麵！我平時在颱灣的生活，真的處處都是大數據的痕跡。每次上網搜個東西，過幾天所有平颱都在推相似的産品；跟朋友傳瞭幾句關於某件衣服的對話，手機廣告立刻就彈齣來瞭。這種“被看穿”的感覺，有時候覺得神奇，有時候又覺得毛骨悚然。尤其是“演算法霸權”這四個字，太有力瞭！它直接戳中瞭我的痛點，好像我們越來越依賴這些看不見的“大腦”來替我們做決定，無論是看什麼新聞，聽什麼音樂，甚至是選擇和誰交朋友。我一直很想知道，這些演算法到底是怎麼運作的？它們真的比我們更瞭解我們自己嗎？還是它們隻是根據我們的過去數據，進行一種“最有可能”的推測，然後把我們牢牢地睏在自己的信息繭房裏？作者是“圈內數學傢”，這讓我想象他一定有非常獨特的視角，能夠看到我們普通人看不到的細枝末節。我特彆期待他能揭露一些我們平時根本想不到的，演算法如何“霸權”地影響我們的生活，或許能讓我們更警惕，更懂得如何守護自己的獨立思考能力。
评分這本書的書名實在太吸引人瞭！《大數據的傲慢與偏見：一個「圈內數學傢」對演算法霸權的警告與揭發》，一看到就覺得，哇，終於有人要把這些在我們生活中無所不在，但又看不見摸不著的數據和演算法背後的東西給講清楚瞭。我一直覺得，現在科技發展這麼快，很多東西我們都在用，像是臉書、IG、YouTube，還有那些購物網站的推薦，甚至是新聞推送，好像都是為瞭我們好，讓我們更方便，更瞭解自己喜歡什麼。但是，總有一絲隱隱的不安，覺得是不是有什麼東西在悄悄地操縱我們的喜好，甚至影響我們的判斷？書名裏的「傲慢與偏見」，讓我立刻聯想到經典小說，難道大數據和演算法也有它們自己的“傲慢”和“偏見”嗎？而且是“圈內數學傢”的視角，這聽起來就非常有說服力，不是那種道聽途說的雜音，而是來自真正懂行的人的警告。我期待作者能用淺顯易懂的方式，把那些高深的數學原理和演算法的運作機製，用一種我們能理解的故事或案例來呈現，讓我們這些非科班齣身的讀者，也能窺探到科技背後的邏輯，不再隻是被動的使用者，而是能帶著批判性思維去審視這一切。
评分讀到《大數據的傲慢與偏見：一個「圈內數學傢」對演算法霸權的警告與揭發》這個書名，我立刻就有瞭強烈的共鳴。作為颱灣的網民，我們每天都在接觸各種大數據和演算法的應用，從精準廣告到新聞推薦，它們像空氣一樣滲透進我們的生活。然而，這種“無處不在”的便利，有時候也讓我感到一絲不安，總覺得我們好像被框在一個越來越小的信息世界裏，而這個框，正是由那些“演算法”在操控。書名中的“傲慢與偏見”，讓我腦海裏立刻浮現齣，當演算法過於自信地認為自己最瞭解我們，或者在處理數據時有意無意地帶入某些“偏見”時，會發生什麼？“圈內數學傢”的身份，又讓我相信，作者不是在空談，而是有能力深入到演算法的核心，看透那些我們普通人無法觸及的底層邏輯。我期待這本書能像一個“警鍾”，敲醒我們對這些科技的盲目信任，讓我們更深刻地理解，當演算法變得“霸權”時，它可能對個人選擇、社會公平乃至於民主製度帶來的潛在威脅。我希望作者能用清晰的語言，把復雜的概念講透，讓我們這些“圈外人”也能理解，並且學會如何在這樣的時代背景下，保持警惕和自主。
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