货币主义 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名:货币主义

定价：28.00元

售价：19.0元,便宜9.0元,折扣67

作者:刘凤良,王艳萍

出版社：经济日报出版社

出版日期：2007-01-01

ISBN：9787801806017

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

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内容提要

回顾整个20世纪经济学的发展历程，以弗里德曼为代表的货币主义以其的魅力在经济学的书卷中留下了深厚的一笔。本书以通俗易懂的语言，系统介绍了货币主义学派的产生发展、理论主张以及政策实践。在西方学者对货币主义所做的客观评价基础上总结了货币主义的经济学贡献，如提高了货币政策的重要性，使它和凯恩斯学派所强调的财政政策处于同等重要的地位；反对凯恩斯学派所建议的干预经济政策而主张用始终不变的政策规则来取代“微调”；使人们接受自然失业率的说法，等等。货币主义也给中国的经济发展带来了很多启示，并且产生过一定的影响。

目录

作者介绍

刘凤良，男，1963年生，河北省黄骅市人。经济学博士，现为中国人民大学经济学院副院长、教授、博士生导师，兼任中华外国经济学研究会副秘书长。长期从事西方经济学的教学与研究工作，曾获北京市青年教师和北京市教育创新标兵等称号，获宝钢教育基金教师奖，入选教育

文摘

序言

《深蓝的回响：人工智能的伦理困境与社会塑造》 前言 我们正身处一个由代码和算法交织而成的时代，人工智能（AI）的触角正以前所未有的速度和深度渗透到我们生活的方方面面。从个性化推荐到自动驾驶，从医疗诊断到金融交易，AI的出现无疑带来了效率的飞跃和无限的可能性。然而，在这片技术革新的浪潮之下，潜藏着一系列深刻而复杂的伦理困境。这些困境并非遥远的哲学思辨，而是与我们息息相关，它们关乎公平、隐私、自主，甚至人类的定义本身。 《深蓝的回响：人工智能的伦理困境与社会塑造》并非一本关于AI技术原理的科普读物，也不是对某种特定AI应用的深度剖析。它旨在引导读者深入探究AI发展过程中那些常常被技术光芒所掩盖的伦理挑战，并审视AI如何潜移默化地重塑我们的社会结构、价值观念和人际互动。本书将通过对一系列关键议题的探讨，引发读者对“我们希望AI走向何方”这一根本性问题的思考。 第一章：算法的偏见与社会的鸿沟 AI系统的核心是算法，而算法的训练数据往往来源于现实世界，现实世界本身就充满了各种不平等和偏见。当带有偏见的数据被用来训练AI时，AI系统便会继承甚至放大这些偏见，从而在招聘、信贷审批、司法判决等领域造成歧视性后果。 数据中的性别与种族歧视： 许多AI模型在识别面部特征、语音指令或文本情感时，表现出对特定性别或种族群体的识别准确度较低。这并非算法本身的“恶意”，而是由于训练数据在统计学上未能充分代表这些群体，或者历史上存在系统性的性别与种族不平等。例如，用于人脸识别的数据库若主要包含白人男性的图像，那么在识别女性或少数族裔时，其准确率便会大幅下降，这可能导致用户体验不佳，甚至在安防监控等场景下引发严重的误判。 招聘算法的“隐形门槛”： 在企业招聘领域，AI被用于筛选简历、分析求职者视频面试表现。然而，若训练数据中存在“成功的”男性员工占多数的历史记录，算法可能倾向于更青睐具备相似特质的男性求职者，无形中增加了女性或其他非传统背景求职者进入某些行业的难度。这种“机器学习到的偏见”比人类招聘者的显性歧视更隐蔽，也更难纠正。 司法判决中的“算法不公”： 在一些国家，AI被用于评估被告的再犯风险，以辅助法官量刑。然而，研究发现，某些风险评估工具可能因将种族与犯罪率的历史关联性纳入考量，而对少数族裔被告做出更高的再犯风险评判，导致他们在量刑上处于不利地位。这种“算法司法”的公正性，正面临严峻的挑战。 弥合鸿沟还是加剧不平等？ AI技术本身可以成为打破信息壁垒、促进公平的强大工具。例如，个性化教育可以为不同学习能力的个体提供 tailored 的学习方案。然而，若AI的普及和应用不均衡，那些掌握先进AI技术和资源的群体将获得更大的优势，而弱势群体则可能被进一步边缘化，加剧社会的数字鸿沟和经济不平等。本书将深入探讨如何识别、量化并积极干预算法偏见，以及如何利用AI技术构建更加包容和公平的社会。 第二章：隐私的边界与数字的监视 AI技术的发展与海量数据的收集密不可分。从社交媒体的使用习惯到线上购物的浏览记录，再到地理位置信息，AI能够整合并分析这些数据，勾勒出极度详尽的用户画像。这使得个人隐私的界限变得模糊，数字监视的触角无处不在。 无处不在的数据收集： 智能手机、智能家居设备、联网汽车，乃至公共场所的摄像头，都在持续不断地收集关于我们的数据。AI系统通过分析这些数据，不仅能够了解我们的行为模式，甚至可以推断出我们的情绪状态、健康状况、政治倾向等高度敏感的个人信息。 “目的外使用”的风险： 许多情况下，我们授权收集个人数据是为了提供特定的服务，但AI技术的发展使得这些数据可以被“目的外使用”。例如，用于优化广告投放的数据，可能被用于更深层次的用户行为预测，甚至被用于商业营销之外的目的，如政治操纵或社会信用评估。 匿名化技术的局限性： 尽管存在数据匿名化技术，但随着AI分析能力的增强，重新识别出匿名化用户数据的可能性也在不断增加。通过交叉比对不同来源的数据，即使是看似无关联的信息，也可能被用来精准定位个人。 “隐私的交易”与自由的代价： 在享受AI带来的便利性（如个性化推荐、智能助手）时，我们往往在无意识中“交易”了自己的隐私。当这种交易变得普遍，个体的隐私权是否会受到根本性的侵蚀？我们是否正在为一个日益便捷但缺乏隐私的数字世界付出高昂的自由代价？本书将剖析当前数据隐私的法律与技术挑战，并探讨如何在AI时代重新定义和守护我们的隐私权。 第三章：自主的侵蚀与决策的让渡 AI的决策能力正在逐步超越人类在特定领域的表现，这导致我们越来越倾向于将重要的决策权让渡给AI。从选择下一部观看的电影，到规划行程，再到更为复杂的医疗诊断和金融投资，AI的建议和自动决策正在影响甚至取代人类的自主判断。 “选择疲劳”与AI的“最优解”： 在信息爆炸的时代，大量的选择常常令人疲惫。AI提供的个性化推荐和“最优解”方案，在很大程度上减轻了我们的决策负担，提升了效率。然而，过度依赖AI的建议，是否会削弱我们独立思考和评估的能力？当我们习惯于AI为我们“做好选择”时，我们是否也在失去做出艰难但重要的、有意义的决策的机会？ AI在专业领域的“专家代理”： 在医疗、法律、金融等专业领域，AI正日益扮演着“专家代理”的角色。AI辅助诊断系统能够比人类医生更快地分析医学影像，AI法律助手可以处理大量的法律文件。这些应用无疑提升了效率和准确性，但也引发了关于责任归属的难题：当AI做出错误的诊断或判决时，谁应该为此负责？是开发者、使用者，还是AI本身？ “算法黑箱”与不可解释性： 许多深度学习模型被形容为“黑箱”，其决策过程难以被人类理解。当AI的决策影响到我们的生活（例如，拒绝贷款申请、取消航班预订），而我们却无法获得清晰的解释时，这不仅是对个人权利的挑战，也带来了信任危机。如何要求AI决策的透明性和可解释性，是保障人类自主性的关键。 失去“实践的智慧”： 人类决策并非仅仅是逻辑运算，还包含经验、直觉、情感和价值观。AI虽然可以在特定任务上超越人类，但它缺乏人类在复杂情境中孕育出的“实践的智慧”。过度依赖AI的决策，是否会让我们失去宝贵的经验积累和人文关怀？本书将探讨AI对人类自主性造成的潜在威胁，以及如何在拥抱AI优势的同时，保留和强化我们自身的决策能力。 第四章：责任的界定与伦理的边界 AI系统的复杂性和自主性，使得传统的责任界定框架面临前所未有的挑战。当AI造成损害时，我们应该如何分配责任？AI是否应该拥有某种形式的“权利”或“道德地位”？这些问题触及了人类社会最根本的伦理与法律基石。 “AI事故”的责任追溯： 自动驾驶汽车发生事故，医疗AI误诊导致患者病情恶化，智能武器系统失控造成平民伤亡……这些“AI事故”一旦发生，责任链条往往变得异常复杂。是设计者的疏忽？数据供应商的错误？用户的误操作？还是AI自身的“学习错误”？明确事故责任，是AI安全发展和公众信任的关键。 AI的“意图”与“意识”： 当前的AI系统，无论多么强大，都缺乏真正的意识、意图或情感。它们只是根据预设的规则和学习到的模式进行运算。然而，随着AI能力的提升，一些人开始讨论AI是否会发展出某种形式的“意图”，以及我们是否应该赋予它们某种程度的道德考量。 “AI权利”的哲学辩论： 尽管遥远，但关于“AI权利”的讨论已悄然兴起。如果AI能够达到甚至超越人类的智能水平，它们是否应该享有与人类相似的权利？这一哲学辩论不仅挑战着我们对“生命”和“智慧”的定义，也预示着未来社会可能面临的深刻伦理变革。 构建可信赖AI的伦理框架： 面对AI带来的责任模糊和伦理挑战，构建一套清晰、健全的可信赖AI伦理框架迫在眉睫。这需要法律、技术、哲学、社会学等多个领域的专家协同合作，制定国际公认的AI伦理准则和监管机制。本书将深入分析责任界定的难题，并探讨如何在全球范围内建立有效的AI伦理治理体系。 结语 《深蓝的回响：人工智能的伦理困境与社会塑造》并非提供最终的答案，而是希望能成为一场思想的启蒙。AI是人类智慧的延伸，是改变世界的工具，但它并非一个孤立的技术存在。它的发展与应用，必然深刻地影响着人类社会的方方面面，触及我们最根本的价值追求。 我们希望通过本书，激发读者对AI伦理议题的持续关注和深度思考。只有当技术的发展与人文关怀、伦理考量并行不悖，我们才能确保AI的未来，真正成为人类文明进步的强大助推力，而非失控的“深蓝”，留下令人不安的回响。我们每个人，都应成为这场关于AI未来的对话中的积极参与者，共同塑造一个更美好、更公平、更人性的未来。