黑箱社會:掌控金錢和信息的數據法則 [The Black Box Society]

黑箱社會:掌控金錢和信息的數據法則 [The Black Box Society] 下載 mobi epub pdf 電子書 2024


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[美] 弗蘭剋·帕斯奎爾(Frank Pasquale) 著,趙亞男 譯



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發表於2024-12-24

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圖書介紹

齣版社: 中信齣版社 , 中信齣版集團
ISBN:9787508655208
版次:1
商品編碼:11820938
品牌:中信齣版
包裝:精裝
外文名稱:The Black Box Society
開本:32開
齣版時間:2015-12-01
用紙:膠版紙
頁數:320
正文語種:中文


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圖書描述

編輯推薦

  

  全球雜誌《自然》(Nature)和《科學》(Science)同步推薦

  全球首部用數據深入闡釋、揭示互聯網時代信息和金錢法則的書

  Google、Facebook、蘋果等矽榖和華爾街公司的秘密算法大白於天下

  從這本《黑箱社會:掌控金錢和信息的數據法則》開始,互聯網公司再也沒有商業秘密

  《大數據時代》作者維剋托·邁爾-捨恩伯格全力推薦!

內容簡介

  

  你是否想到,當你在上網娛樂、學習、瀏覽新聞或從事商業活動時,你就會無形中陷入一張數據采集的羅網,這張網的覆蓋麵之廣你絕對難以想象。我們的經濟和社會由高深莫測的數學程序來決定?

  美國參議院的一份調查報告指齣,僅僅是點擊某一熱門新聞網站的動作就會觸發並激活350多個網絡服務器。多數的關聯行為(例如投放廣告)不大可能構成危害,但它們通常會在用戶的電腦中植入一個“cookie”軟件,用以識彆和跟蹤訪客,從而收集目標數據並獲知用戶的上網習慣。

  在這個互聯網時代,每一天,各類公司都會通過仔細檢索、審視我們的工作習慣和互聯網的使用把我們各種行為的細節連接整閤在一起。這種整閤起來的數據極其詳細,甚至堪稱對我們個人的入侵。但這些公司是如何將這些數據點聯係在一起的,他們又是如何使用這些信息的?《黑箱社會》將告訴我們這一切是如何發生的。

  隱秘的算法可以塑造(或破壞)信譽,也可以決定企業傢的命運,甚至是摧毀整個經濟體。這本《黑箱社會:掌控金錢和信息的數據法則》深入探討瞭Google、Facebook、蘋果等矽榖和華爾街的公司是如何運用這些運算法則的,以及作為我們個人應該如何在這個信息經濟社會保護我們的隱私,以及確保我們的個人信息安全。

  在大數據、互聯網時代,你可能需要的是個人成功秘訣、商業製勝之道,但你更需要的是一個清醒的頭腦。


  

作者簡介

  弗蘭剋·帕斯奎爾,馬裏蘭大學教授,耶魯大學法學院信息社會項目成員以及大數據、道德和社會理事會的成員。他是普林斯頓大學信息技術中心的訪問研究員,並在耶魯大學法學院和卡多佐法學院擔任客座教授。他還曾在牛津大學獲得馬歇爾學者的稱號。帕斯誇萊曾在眾議院的司法委員會上作證,並與Google、微軟和雅虎的法律總顧問對峙。


精彩書評

  

  早關注弗蘭剋·帕斯誇的《黑箱社會》這本書,是源於今年開年之初Nature和Science的幾乎同時對該書的推薦……這本書可取之處,是脫離瞭以往那些空談隱私保護的話題,而是時不時給齣瞭問題的癥結和可能的解決方案。

  ——趙斌 復旦大學教授、博士生導師


  

  與其他書籍不同的是,弗蘭剋·帕斯誇萊的《黑箱社會》為我們提供瞭一劑全新的思維良方,並且有可能將有關隱私的話題引嚮深入。無論你隻是對隱私感興趣,還是已經熟知有關隱私的論述文獻,都會在閱讀此書的過程中受益匪淺。

  ——《科學》雜誌(維剋托·邁爾-捨恩伯格)


  

  互聯網依靠用戶數據來生成定製廣告並獲取收益,以此壯大規模並提供免費服務。然而,這個數據解析過程推動並構建瞭法律教授弗蘭剋·帕斯誇萊所稱的“黑箱社會”。在這樣一個社會中,私人數據遭到采集並受到算法的操控,社會基本功能的執行過程也被欲蓋彌彰,“黑箱社會”已經名副其實……本書以大量的研究工作為基礎,提齣瞭富於指導意義的若乾解決方案。

  ——《自然》雜誌(史蒂夫·阿夫特古德)


  

  《黑箱社會》一書值得關注,該書試圖揭示並解決“失控的數據”和“黑箱算法”所引發的危害,其視角之廣、覆蓋麵之全超過瞭以往任何同類圖書。無論你是對隱藏在“大數據”背後的陷阱感興趣,還是想要瞭解我們如何在不知不覺中遭遇量化,都會在閱讀本書的過程中受益匪淺。

  ——戴維·奧爾巴赫 軟件工程師


  

目錄

推薦序

中文齣版序

第一章 我們需要知情

保密優勢

無處不在的大數據

保密性和復雜性

警惕軟件

單嚮鏡

企業保密和保密企業

迴首

本書結構

可以自我破解的預言

第二章 數據失控時代的網絡信譽

數據(和數據之外)

失控的檔案

工作中的大數據

種族偏見的幽靈

監控國傢的誕生

“國傢”與“市場”的界限正在消失

到處是威脅,到處是危險,到處是信息?

持久的不透明

沒有齣口

未來大曝光

第三章 隱藏在搜索中的邏輯學

搜索和透明度

搜索、信任和競爭

搜索和薪酬

搜索和控製

內容、傳播渠道和搜索:新興競閤

邁嚮數字新政

第四章 金融算法:皇帝的新代碼

預警信號

機器夢

次貸的修飾部門

評級機構的失職

公司封殺異議

風險與監管

戰略上的草率性

謊言與倫敦銀行同業拆藉利率

自我和他人營造齣來的賬目係統

風險與信仰

高頻交易的低社會價值

電腦化的市場

危險的鞅定價方法

黑天鵝還是黑箱?

金錢、信息和權力

第五章 監督者由誰來監督?

披露的標準

虛無的隱私權

更全麵的披露:緻力於公平的數據操作

閤法使用數據

監視檔案

透明的公民Vs不透明的政府或企業

高質量的透明度

第一修正案的萬能牌

金融界的中央情報局

失信的金融監管

“大到不能倒”和“窮到不能管”

從醫療詐騙執法中獲得的啓示

國傢安全局的企業監控

神秘的數字時代

第六章 可被瞭解的社會

黑箱社會

為什麼袖手旁觀?

逐漸縮小的政企分歧

公共選擇的承諾

重建信任

黑箱的局限

黑箱殘局

可被理解的社會

緻 謝


精彩書摘

  第一章 我們需要知情

  我們都聽過這樣一個小故事:有個人趴在路燈下麵,一副神情專注的樣子。警察路過他身旁時問他在做什麼,他說自己正在找鑰匙。“你把鑰匙丟在這兒瞭嗎?”警察問他。“沒有,”他迴答,“但這裏有亮光。”這個故事諷刺瞭一種徒勞無功的做法,雖然顯得有些老套,但最近卻有瞭新的詮釋,它暗示著我們的科技越來越像謎一樣隱秘難測。

  社會學傢們一嚮熱衷於研究權力的運作方式,他們試圖闡明誰獲得瞭什麼,何時獲得,以及獲得原因。在《追求成就的社會》(The Achieving Society)、《贏傢通吃的社會》(The Winner-Take-All Society)、《美好社會》(The Good Society)和《正派社會》(The Decent Society)等書中,我們的公共生活領域都成為研究對象,而且這些書盡其所能地讓我們認識到瞭探究上述問題的必要性。

  但是這些書籍的研究成果和一堆已知信息沒有什麼兩樣。對於一個毫無概念的東西,我們根本無法理解,更不要說對其進行調查瞭。知識研究愛好者們對這一問題有著很多叫法,比如“未知的未知”、“黑天鵝”和“深藏的秘密”,都是用來指代社會空白領域的流行說法。後來甚至齣現瞭一門叫作“比較無知學”的新興學科,專門研究“由於疏忽、遺忘、短視、消滅、保密或壓抑造成的結構性無知的産生、無知的不同來源以及無知的構造”。

  無論是在假設還是真實情況下,知情空白以及由此産生的影響都不可小覷。曾經最具權威的中央銀行傢艾倫·格林斯潘(Alan Greenspan)說過,市場正被亞當·斯密理論中那隻“看不見的手”所控製,如今這隻手越發難以捉摸,以至於沒有人(包括監管者)能夠窺視到“哪怕最簡單的現代金融體係的內在機製”。如果事實的確如此,那麼似乎隻有自由主義政策纔是閤理的應對方式。弗裏德裏希·哈耶剋是一位奉行放任主義的傑齣理論傢,他將“知情問題”稱為仁義政府在施行經濟乾預中不可逾越的障礙。

  但試想,如果“知情問題”並非市場的固有因素,而隻是某些行業有意煽動的一個概念呢?如果金融傢們隻是為瞭躲避監管、混淆規則而故意使其行為雲遮霧繞呢?那樣的話,撤銷管製規定帶來的結果隻會與初衷背道而馳。

  棘手的“知情問題”僅僅是一個例子,其背後隱藏著一個基本的真相:我們對這個社會(與“自然”相對的概念)的認知與未知在本質上並不是固有的,其本身隻是社會建構的一個功能。我們對公司、政府,甚至是彼此間的信息獲知都要受到法律的約束。相關的隱私法和交易保密法以及所謂的《信息自由法案》都在信息獲取方麵設置瞭限製,這就使得某些調查行動根本無法展開。於是我們不禁發齣疑問:誰是當中的受益者?

  其中有些法律對於社會的完善起到瞭關鍵作用。沒有人希望自己去趟洗手間都會被老闆錄像,那樣的世界不可想象。然而,信息法所保護的範疇已經遠遠不隻是個人隱私。有些製藥公司藉助法律上的行業保密條款來隱瞞新型藥物的種種風險,還有一些銀行藉助空殼公司來逃避稅收責任。

  甚至於政治和法律體係也逐漸傾嚮於保密思維,而這些體係本應是最為開放、透明的公共生活領域。行政部門以開展“反恐戰爭”為契機大力遊說,不斷地要求製定並施行“保密法”;在選民投票的某些選區充斥著“骯髒的金錢交易”,而背後的操縱者及其影響往往隻有在競選過後纔被揭露,甚至根本無從揭露。

  然而,就在權威企業、金融機構和政府部門在保密協議、“專有方法”和言論限製法規的掩護下瞞天過海的同時,我們的生活隱私卻越來越公開化瞭。我們在互聯網上的一舉一動都可以被記錄下來,而問題是:誰會獲得這些信息,這些信息又將被保留多久?雖然匿名軟件能為我們提供一時的保護,可誰又知道這種意圖隱藏的做法會不會很快受到監管部門的禁止?監控攝像頭、數據代理公司、傳感器網絡和“超級數據存儲係統”可以記錄下我們的行車速度、服藥情況、閱讀過的書籍以及瀏覽過的網站。雖然法律在商業領域中極盡保密措施,但在涉及公民的隱私時卻選擇沉默不語。

  本書將著重研究這種矛盾現象。為什麼從華爾街到矽榖的行業秘密都備受保護?那些掩蓋人事和業務處理方式的隱形操作都暗示瞭什麼樣的社會問題?如何製定法律纔能在隱私性和公開性之間取得最佳平衡?這些問題的答案將引導我們建立起一個更加智能、有序的社會。

  然而,我們首先要對這個問題進行充分理解。“黑箱”(Black Box)這個雙關語恰好可以用來形容這一理解過程。它既可以指一颱記錄儀(例如飛機、火車和汽車上的數據監測係統),也可以指一個神秘的運作機製。雖然我們可以獲得黑箱的輸入和輸齣信息,卻無法弄清輸入數據如何變為輸齣數據。我們每天都要麵對這樣的問題:公司和政府部門越來越滲透性地記錄著我們的生活,我們卻不知道這些信息會傳播到哪兒,也不知道它們將被用作何種目的,更不知道這些信息的泄露會産生怎樣的後果。

  保密優勢

  知情就是優勢。在保護自己信息的同時獲知他人的信息,這是一種最重要的占據優勢的形式。各個公司都在盡可能地挖掘潛在客戶和企業員工的詳細信息,但在麵對監管部門時,它們卻極盡手段隱藏公司的統計數據和操作規程。互聯網公司收集的用戶數據越來越多,但同時也在對抗相關規定,阻止用戶對由此生成的數字檔案進行任何操控。

  隨著科技的進步,市場壓力提升瞭數據博弈的籌碼。監控攝像頭的價格逐年下降;感應器在更多的地方得以配置。手機能夠追蹤我們的行跡;電腦程序可以記錄下我們的鍵盤操控過程。不管我們是否願意,層齣不窮的硬件、軟件將所有人都變成瞭“量化的個體”。隨之生成的信息以史無前例的海量數據形式湧入數據庫中,匯集成空前龐大且分類詳細的文件係統。

  但這些數據將流嚮何方,又為誰所用呢?如果企業和政府也能夠趨於透明化,那麼損失一些個人隱私倒也無妨,可通常情況並非如此。信用評估者、搜索引擎、各大銀行和運輸安全管理局將我們的數據進行轉化後用於計分、評級和風險計算,並生成具有重要影響的監察名單。然而,除非有告發者提起訴訟或揭露實情等特殊情況發生,否則這些專有的運算程序都無須接受審查。

  在某些情況下,保密做法是閤情閤理的。沒有人希望恐怖分子可以準確地知道國土安全部門的追蹤目標,從而躲過偵查。然而,當我們的一舉一動都在監察機構的掌握之中,而我們卻對這些機構的程序和人員安排一無所知時,民主和自由市場的口號便成瞭空談。當這種保密做法正在挑戰社會的底綫,而我們卻對重大的決策過程毫不知情時,公開性就顯得尤為必要瞭。

  無處不在的大數據

  在信息經濟的核心地帶,互聯網和金融公司聚斂瞭含有用戶隱私和生活細節的海量數據,並基於這些數據做齣與我們生活有關的重大決策,進而影響著我們自己的決策。然而,我們究竟對這些公司瞭解多少呢?一個糟糕的信用評分可能會使藉款人損失數十萬美元,可他卻永遠無法知道這個分數究竟是如何計算齣來的。某傢預測分析公司可能會將一個人歸為“高成本”或“不可靠”的員工,但卻不把這個評定結果告知此人。

  或許,這些公司還可以“友善”地影響我們的選擇過程。亞馬遜和YouTube視頻網站上的推薦引擎通過自動呈現的信息溫和地為我們提供建議。然而,請不要低估“或許”一詞的含義。這些建議背後通常隱藏著不為人知的經濟、政治和文化因素。作為中間商,這些公司善於變換陣營,時而靠攏用戶,時而又站到供應商一邊,目的隻是為瞭在其構建的網絡世界中實現利益的最大化。

  金融機構可以通過製定信用和藉貸條款對我們産生較為直接的影響。然而它們同樣對重大交易遮遮掩掩,秘而不宣。2008年金融界發生的秘密事件引發瞭一場信任危機,並將銀行體係推嚮瞭崩潰的邊緣。為瞭穩定局勢,美聯儲齣麵加以乾預,而乾預條款卻予以保密。直到2011年,記者們纔得以揭開乾預範圍的廣度,而在此之前還發生瞭一起標誌性事件—金融改革立法得以討論並獲得通過,但該項立法並沒有聽取選民的意見,並且很快就被美聯儲救助下的企業巨頭們予以淡化。

  在信譽評定公司、搜索公司和金融行業中,無處不在的大數據變得與我們的生活息息相關。但這種相關性的建立過程卻非常隱秘,從而降低瞭社會的公開性和市場的公平性。新型排名和評估技術引發瞭若乾問題,讓我們思考如下:

  · 一對夫妻在接受瞭婚姻谘詢之後,信用卡公司是否有權對他們的信用卡提升利率?如果是,公司是否應該通知持卡人?

  · Google(榖歌)、Apple(蘋果)、Twitter(推特)或Facebook(臉譜網)是否有權屏蔽掉內容完全閤法的網站或圖書?它們在采取這種做法時是否應該通知我們?

  · 美聯儲能否為瞭拯救醜聞纏身的銀行而大量地印刷美鈔?如果是,美國公民應當通過何種途徑在什麼時候瞭解事件的進程?

  · 當成百上韆萬的美國公民被列入秘密“監察名單”時,他們是否應該獲得通知,是否應該有機會證明自己的清白?

  並不是隻有華爾街和矽榖的各大公司在采取隱蔽的操作方式,我之所以將它們列為研究重點是因為這些公司在社會中扮演著特殊的角色。在2010年的第四季度中,金融部門貢獻瞭“略低於10%的增值”,占據總利潤的29%,也就是577億美元。矽榖的公司也同樣強勁,並且利潤驚人。金融企業如何利用資金?各大網絡公司又如何引導公眾焦點?它們一方麵將資源導嚮瞭某些創意、産品和服務,一方麵也捨棄瞭另外一些項目。它們為我們構建瞭一個世界,而人們都太急於接受這種數據驅動帶來的便利。但是,我們必須承認這其中付齣的代價。

  保密性和復雜性

  大數據這個黑箱並不容易拆解。即使拆解方法被公之於眾,我們作為現代互聯網和銀行業的門外漢也很難進行實際操作。那些公司得齣關於員工産齣、網站相關性或投資吸引力的結論均由復雜程式算齣,這些程式由工程師團隊進行設計並由律師團隊給予維護。

  在這本書中,我們將探討三個造成黑箱難以開啓的原因:“真正”保密、法定保密和模糊處理。真正保密讓人們在未經授權的情況下無法獲取秘密信息。在日常生活中,當我們鎖門或者給電子郵件設置密碼時,就是在實行這種保密措施。法定保密意味著某些信息屬於隱私,不得公開。銀行職員必須遵循法律法規和雇傭條款,不得嚮朋友透露客戶的賬戶餘額。模糊處理是一種故意隱藏秘密的行為。例如,當某公司需要提供相關信息應對調查時,該公司可能會給齣3 000萬頁的文件資料,讓調查人員在調查時如同大海撈針。上述兩種形式的保密做法和模糊處理方式最終導緻瞭一種“不透明性”,我用這個加引號的詞來概括一種可矯正的不可理解性。

  舉例來說,一份較為詳細的投資說明書可以長達數十頁或數百頁,文件中還可以引用其他文件,甚至文件再次引用文件。原文件涉及的文件之間可能會發生衝突。如果想對某個投資項目進行深入瞭解,我們可能需要翻閱數韆頁的法律冗文,而且其中很多用詞都模棱兩可,非常容易造成誤解。會計報錶也同樣如此,法學教授弗蘭剋·帕特洛伊(Frank Partnoy)和普利策奬獲得者傑西·艾辛格(Jesse Eisinger)曾於2013年年初共同研究過“美國銀行的內幕”,並對其中一直存在的不透明性感到震驚。他們在報告中把銀行描述為“掩蓋瞭巨大風險的‘黑箱’,這些風險可能會再次擊垮經濟”。雖然經濟危機已經過去5年,但美國的銀行係統依然沒有得到規範管製。倆人曾在報告中用如下引語來描述銀行係統中存在的弊端:

  · “現在沒有哪傢大型金融機構的財務報錶能夠提供有價值的風險信息。”一位對衝基金經理人如是說。

  · “在委員會(財務會計準則委員會)工作後,”唐·楊說,“我再也不相信銀行賬目瞭。”

  · 另一位賬務會計準則委員會的前任員工在被問到是否相信銀行賬目時迴答說:“一點兒也不。”

  他們在說這些話的時候,經濟危機已經過去5年,並且《多德–弗蘭剋法案》(Dodd-Frank Act)已經頒布瞭3年之久,這一法案集立法之大成並對銀行法做過全麵改動。當大量的投資者持不信任態度,並且這種懷疑主義蔓延至整個係統中時,經濟危機就會爆發。而當政府部門通過“救市”和“流動性融資”涉足其中時,本已錯綜復雜的局麵就會更加紛亂。

  對於科技公司而言,復雜性操作沒有保密性操作這麼重要。無論網絡如何延伸,Google的搜索工程師們都隻是在自己公司網絡內的“封閉係統”中進行工作。同樣,負責Twitter和Facebook“輸入”信息的工程師們也都在劃定的範圍內進行操作。由於真正保密、法定保密和範圍因素施加的限製,一般人很難瞭解他們的運作方法。此外,技術和法律阻礙也讓公司以外的人員無法弄清真相。

  進步人士經常呼籲通過透明化操作來解決本書中提到的黑箱問題。很多情況下,陽光確實是“最好的殺毒劑”。然而,透明性有可能隻會引發復雜性,而復雜性則像真正保密和法定保密一樣有礙理解。政府經常采取乾涉措施,要求公司或企業嚮用戶開誠布公並“使用通俗易懂的語言”,但金融傢們卻通過使交易復雜化來應對這些透明化規定。在無法達成實際效果時,管理人員應當介入其中並對復雜性加以限製。透明性不是最終目的,它隻是通嚮可理解性的一個階梯。

  警惕軟件

  為什麼這個問題如此重要?因為越來越多的軟件算法在權威領域中得到應用。我們以前都是通過人工判斷做齣決策,而現在卻是以自動化的方式得齣結論。軟件可以在幾分之一秒內對數韆條規則和指令進行編碼。這類自動化程序已經被用來指引飛機航嚮,建設網絡物理中樞,並讀取我們的全球定位係統(GPS)定位信息。總之,在經意或不經意間,這些軟件程序在提升著我們的生活品質。

  可是我們應該讓其在哪兒止步呢?當我們想去一傢新餐廳時,該類程序不但會在無形之中影響著我們的路綫選擇,而且決定著Google、Yelp、OpenTable或Siri會嚮我們推薦哪傢餐廳。另外,這些程序還可以讓我們看到自己的愛車受到怎樣的評論。然而,選擇一輛車或者一傢餐廳並不是通過優化引擎或規劃駕車路綫就能簡單解決的事情。推薦引擎是否會考慮到這傢餐廳或者汽車公司為員工發放保健福利或規定産假的情況?我們是否可以推動這一進程?在以最大現實利益為目標的行業競爭中,矽榖和華爾街的數據專傢們傾嚮於把推薦項目 黑箱社會:掌控金錢和信息的數據法則 [The Black Box Society] 下載 mobi epub pdf txt 電子書 格式


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很有趣的書!很喜歡!

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運輸很快,書的質量不錯,給個好評,點贊。

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看評論買的,隨便翻翻漲知識。

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很好看,正版哦!

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隨便買來看看

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買瞭有一段時間瞭,但我自己看不大明白

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不錯,值得一看

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還沒看,直接送人人瞭,哦哦,京東服務好,京東配送快!啊啊啊

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放哈哈哈哈哈哈

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