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打開演算法黑箱:反噬的AI、走鐘的運算,當演算法出了錯,人類還能控制它嗎?

打開演算法黑箱:反噬的AI、走鐘的運算,當演算法出了錯,人類還能控制它嗎?

Hello World: How to Be Human in the Age of the Machine

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內容簡介

演算法為我們的道德下定義、秤量我們的情緒表現、掏空我們的民主體制
――迎接演算法美麗新世界,我們如何在機器時代當個人?――
 
★Amazon年度百大好書!英國皇家學會科學圖書獎決選作品!
★出版前即高價售出多國版權,最受矚目的演算法書籍之一!
★訪談演算法的創造者和演算結果的接受者,收錄大量故事和實例研究!

 
各界讚譽推薦
 
丁彥允 ∣ 喜門史塔雷克創辦人兼總經理
王國禎 ∣ 國立交通大學資訊工程學系教授
王傑智 ∣ 國立交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長
李友專 ∣ 臺北醫學大學醫學科技學院特聘教授兼院長
林守德 ∣ 國立臺灣大學資訊工程學系教授、教育部人工智慧技術及應用人才培育計畫辦公室主任
林福來 ∣ 臺灣師範大學名譽教授
洪文玲 ∣ 台灣科技與社會研究學會理事長
許素朱 ∣ 國立清華大學藝術學院院長暨科技藝術研究中心主任
張智皓 ∣ 《今天學哲學了沒》作者
郭榮彥 ∣ Lawsnote創辦人、律師
陳適安 ∣ 台北榮總醫院副院長
趙坤茂 ∣ 國立臺灣大學資訊工程學系教授
劉士達 ∣ 國立清華大學科技藝術研究中心科技創新組組長、藝術學院科技藝術跨域學士班講師
鄭國威 ∣ 泛科知識公司知識長
盧鴻興 ∣ 國立交通大學統計學研究所教授
 
該讀哪本書、該走哪條路,演算法說了算!但演算法真的比它將統治的人類更優秀?
 
■ 當人工智慧遇上天然呆,什麼時候該相信機器、什麼時候該信任自己的判斷?
■ 有些熱門商品擺明就是廢、有些保證火紅,演算法能不能發掘出當紅炸子雞?
■ 演算法對犯罪率的預測大幅超越人類法官,可以用演算法來保障社會正義嗎?
■ 人類的感覺是否能夠用演算法來量化,我們能否接受自己的情緒受到操縱?
■ 演算法代表我們做出改變人生的抉擇,AI時代的權力究竟掌握在誰手上?
 
演算法就在我們的醫院、我們的法庭、我們的車輛裡
 
你被控涉嫌犯罪。比較希望誰來決定你的命運——人類,或是演算法?
演算法比較前後一致,比較不容易判斷失誤。但能在宣判之前聽你說真心話的,是人類。
 
你需要移植肝臟才能活命。希望誰來決定器官分配?
演算法可以幫器官捐贈者找到合適的病患,可能挽救更多的生命。但它說不定會把你排到名單的後頭去。
 
你正想買一輛無人駕駛車。有一輛車的程式設計是在車禍時盡可能多救幾條命,另一輛則保證把自己車上乘客的性命列為優先。你選哪一輛?
 
歡迎來到演算法的時代,這個故事是關於一個不太遙遠的未來,機器統治至高無上,進行各種重大決策——不管是醫療保健、運輸、金融、安全、我們看什麼、我們去哪裡,甚至是要把誰送去坐牢。那麼,我們應該依賴機器到何種程度?我們想要什麼樣的未來?
 
著名數學家漢娜‧弗萊帶領我們踏上的這趟旅程,是關於我們周遭無所不在的演算法,其善、其惡、其徹頭徹尾的醜陋。在本書中,她掀開演算法內在的運作、展示其力量、揭露其極限,並檢視演算法是否真的較其正要取代的人類更為進步。
 
對本書的讚譽
 
本書是市面上科學寫作的珍寶。漢娜‧弗萊以具說服力的敘述和魅力風格,概括電腦演算法的數學要點,並闡明這些數學如何改變諸如醫療保健、司法、運輸和藝術等領域。在我們這個日益為數據所驅動的世界,她是睿智的導覽員,帶我們看見這個世界的優勢與可怖。
――艾利克斯‧貝洛斯(Alex Bellos) ∣ 《數字奇航》(Alex’s Adventures in Numberland)作者
 
本書是針對我們周遭無所不在的演算法,一部輕快活潑又親近易讀的指南。
――喬丹‧艾倫伯格(Jordan Ellenberg) ∣ 威斯康辛大學麥迪遜分校數學教授、《數學教你不犯錯》(How Not to Be Wrong)作者
 
以前,電腦是工具,接著是玩具;現在,它在我們周遭隨處可見。在這個令人不知所措的新世界,找不到比漢娜‧弗萊更棒的導覽員,她的這部著作隨處可見機智、敘事精采且極其透徹的洞見。太棒了!
――提姆‧哈福特(Tim Harford) ∣ 《親愛的臥底經濟學家》(The Undercover Economist)和《轉角遇見經濟學》(Fifty Things that Made the Modern Economy)作者、電視及廣播節目主持人
 
本書是緊張刺激、節奏明快的閱讀經驗,你將被激怒、受到挑釁和挑戰。眾多經過縝密研究的例證,揭露我們生存其中的驚人新世界,而目的曖昧不明的黑箱決策,正在決定我們個人與集體的命運。歡迎來到大數據的現代世界,你滿有可能被惡搞了。
――凱西‧歐尼爾(Cathy O’Neil) ∣ 《大數據的傲慢與偏見》(Weapons of Math Destruction)作者
 
每一個不假思索地將我們的命運交託給演算法的人,都應該閱讀漢娜‧弗萊精湛又令人愉悅的召喚之作。因為你知道嗎,機器決定的未來可能恰違背我們人類的最佳利益。
――大衛‧羅文(David Rowan) ∣ 英國版 《連線》雜誌(Wired)創始主編
 
敘事熟稔精妙、睿智且筆調輕鬆,漢娜‧弗萊對於我們如何在人工智慧時代生存的精采探討,將在未來若干年的吧檯邊、餐桌旁激盪出更多論辯。
――亞當‧拉塞福(Adam Rutherford) ∣ 英國演化生物學家、科普作家
 
漢娜‧弗萊是這個星球上最棒的解說者之一。在本書中,她著手處理一項需要認真思考的議題,以其明晰的筆法、迷人的故事,以及一貫的幽默感和令人愉悅的風格,娓娓道來。
――史蒂芬‧斯托蓋茨(Steven Strogatz) ∣ 康乃爾大學數學教授、《X的奇幻旅程》(The Joy of x)作者
 
弗萊以令人耳目一新的簡明文筆,說明人工智慧、機器學習和複雜的演算法的真正涵義,對劍橋分析醜聞、無人駕駛車和其他許多讓人不安的現代現象提供一些簡潔的解釋。
――凱蒂‧蓋絲特(Katy Guest) ∣ 《衛報》(The Guardian
 
對不熟悉人工智慧技術面向的讀者來說,本書提供了演算法如何運作的最佳通俗解說。
――《科學》期刊Science

風格獨具、深思熟慮又一絲不苟的持平記述,說明日漸支配我們生活的軟體能做到和無法做到的事……一部出色易讀的導覽,從一個故事輕鬆轉換到另一個故事,不讓讀者覺得棘手。
――奧利佛‧穆迪(Oliver Moody) ∣ 《泰晤士報》(The Times
 

作者介紹

作者簡介

漢娜‧弗萊Hannah Fry
倫敦大學學院(University College London)城市數學副教授。每天的工作是運用數學模型來研究人類行為模式,曾與政府部門、警方、醫療保健分析師和超市合作。
在TED上的演講累積數百萬人次觀看,並為BBC和英國公共廣播電視服務網(PBS)製作過多部電視紀錄片;主持BBC長期播出的科學性播客節目《拉塞福與弗萊的好奇事件簿》(The Curious Cases of Rutherford & Fry)。
著有《數學的戀愛應用題》(The Mathematics of Love)等書。

譯者簡介

林志懋
臺灣大學物理系肄業、臺灣大學哲學系畢業,曾任職雜誌社文稿編輯、出版社編輯,現專職翻譯。譯有《叔本華》、《伏爾泰》、《天賜美味》、《阿基米德的浴缸》、《數學巨人哥德爾》、《艾可博士的36道推理謎題》、《所謂的知識分子》(合譯)、《光的故事》、《萬物的尺度》(合譯)、《知識超人:埃及大冒險》、《補腦全書》、《培養自律的小孩》、《公尺的誕生》(合譯)、《巴西,如斯壯麗》、《萬物運動大歷史》、《酒杯裡的謀殺》、《愚昧者》(合譯)、《打敗NASA上太空》。

 

目錄

關於書名的一個註解
導論
 
【第一章  權力】
回歸基本面/盲目信任/人工智慧遇上天然呆/何時否決/權力鬥爭
 
【第二章  資料】
聚沙成塔/目標市場/西部蠻荒/劍橋分析/精細操弄/給我評比
 
【第三章  司法】
一致性的難題/正義方程式/問問觀眾/人類vs機器/尋找黑武士/機器的偏差/艱難的決定/總結
 
【第四章  醫療】
模式獵手/視物機器/AI盟友/修女研究/預測的力量/數位診斷/親愛的,這是最基本的/麻煩的資料/隱私問題/基因洩天機/最大的善?
 
【第五章  車輛】
我周遭有什麼?/貝牧師的大教堂/所以,你的無人駕駛車應該去撞行人來救你的命嗎?/違反道路規則/公司寶寶/自動化的反諷/寄予厚望
 
【第六章  犯罪】
山貓行動與草坪灑水器/未來圖表/標示與助長/犯罪預報機/預言付諸實現/你以為你是誰?/看見分身/百萬分之一?/取得平衡/複雜難解的取捨
 
【第七章  藝術】
多重世界/獵尋當紅炸子雞/品質量化/「傑出的藝術家模仿,偉大的藝術家盜竊」——畢卡索
 
【結語】
人類加上機器
 
謝辭
注釋
 

這真是一本好書,解開「演算法」這個時髦科技魔法箱子!!
《打開演算法黑箱》這個書名就非常吸引人,彷彿告訴你可以解答許多黑色魔法的祕密,其實「演算法」這個名詞已經在學術界、產業界長久以來應用於蒐集到的資料來進行分析及相關預測,最常見於醫療診斷、司法體系、新興的商業購物及帶有大量政治爭議性的民主選舉操作。為何這幾年來任何一種方案只要加上「機器學習」、「人工智慧」、「類神經網路系統」等字樣,似乎這個方案就有了魔法般,馬上成為行業中權威的代名詞?人類似乎知曉自身的缺陷(決策帶有情感、無法長期處理單一重複動作),而將完美的解決方案投射於一台能夠自我學習成長又永遠不帶情緒、喜好偏見的自動化電腦!然而大家卻不知道每一種演算法的SOP 及邏輯推理都是設計者(人類專家)預先設定的啊!
當然機器學習後的演算法一定是可以幫助人類解決大部分消耗腦力判斷的工作,也一定能大幅提升生活的品質甚至到更高的境界,然而如果演算邏輯的設定來自於人類,那麼意味著每一台機器的決策思考點是否又面臨著道德的風險與矛盾呢?因為每個演算邏輯設計者就還是生命中伴隨著喜怒哀樂成長歷程的你跟我啊!
對於想要了解「演算法」是什麼、演算法為何能夠成為科技新魔法的你,絕對是你不能錯過的一本好書。
        ―― ――丁彥允 ∣ 喜門史塔雷克創辦人兼總經理
 
在《打開演算法黑箱》這本著作中,作者漢娜.弗萊搭配生動的真實案例,告訴我們資料和機器學習型演算法如何改變現代生活的每一個層面,從司法體系、醫療保健、無人駕駛車,到犯罪預測及防範、藝術創作等,以及人類該如何因應。作者藉著多個依賴演算法做決定而造成傷害的故事,說明不要盡信人工智慧機器的權威。她建議演算法和人類以夥伴關係一起合作,善用彼此的強項,並且互相提升彼此的能力。此外,作者提到免費的演算法正刺探我們的隱私,蒐集及運用個人資料以獲利,也因此歐盟已立法制定了「一般資料保護規則」。她也提及一些瀏覽器已有內建的「智慧防追蹤」。我們應該敦促政府檢討及修正「個人資料保護法」,更完善保障個人隱私及消費者權益。總括而言,這本著作提醒我們在享受人工智慧機器帶來更便利的生活之餘,也要思考人類在這智慧時代的定位。
        ―― ――王國禎 ∣ 國立交通大學資訊工程學系教授
 
如作者所言:未來,不是偶然,而是你我使然。人工智慧因人而生,這次將徹底改寫人類的未來。
        ―― ――李友專 ∣ 臺北醫學大學醫學科技學院特聘教授兼院長
 
《打開演算法黑箱》這本書不斷交錯著兩種正反互駁的觀點:演算法可以很厲害,也可能犯很愚笨的錯誤;信任它可能可以走得很遠,但盲目的信任往往會導致巨大的災害;它往往複雜得難以解釋,但卻不是不可能被操弄;它可以帶給人類更美好的生活,但是也同時帶來隱私與安全上的隱憂。在人工智慧的世代,人類如何能善用之並與其和平共處,相信讀者從這本書中可以找到許多的啟發。
        ―― ――林守德 ∣ 國立臺灣大學資訊工程學系教授、教育部人工智慧技術及應用人才培育計畫辦公室主任
 
生活科技培養設計思考。
資訊科技培養演算思維。
這是最新十二年國教中學資訊教育的兩門課程。《打開演算法黑箱》這本書啟迪我們學習如何思考設計演算法,適合做為科技教育的必讀選材。
演算法是讓電腦按照步驟執行大量演算的指令清單。演算法清一色是數學運算:運用方程式、算術、代數、微積分、邏輯和機率等,並轉譯成電腦編碼。這是為什麼在AI的時代,先進國家一再強調未來數學基礎好的人才是社會最需要的。
演算法已滲透到我們的各種日常。本書從權力的觀點,控制與被控制的角度做為上位綱領,以實例深入剖析司法判刑、醫療診斷、自駕車的倫理、犯罪預期、藝術仿真等既已發生的議題,跨越科技領域,從心理學、社會學、法學、醫學、音樂、美術、文學等等,穿透力十足的整理、論辯,引領我們思考,人類與機器的強項必須如何協調整合才能讓「演算法的整體淨效益成為社會健康發展的正能量」。這本書是大學通識教育的優良教材。
作者數學家漢娜.弗萊她嚴謹論證的特質,在本書的撰寫上充分的延伸發揮了。
這是一本超越休閒性的科普讀物,生活在數位AI時代,必讀!
        ―― ――林福來 ∣ 臺灣師範大學名譽教授
 
本書說的機器,已經不再是工業時代靠著機構與內燃機哐啷作響的生產設備,而是在看得見的你我手上的手機、車上的微電腦主機板,或是也許在遠的、看不見的機房裡,用許多方式組成或大或小的資訊設備。它們不太做實際的「動作」,但實際上以某種「難以名之」的方式,影響了在這個社會裡能動作的人――我們。這種難以看見接觸,高度專業性,同時也被鑲嵌在龐大技術系統裡的資訊運作,對於廣大的一般人來說,是難以想像的黑箱。黑箱雖並不直接等於惡或是無法挑戰的霸權,我們首先必須能意識到黑箱的存在,並且對黑箱中運作的技術有興趣,時時不斷地保持敏銳與好奇,對於生活在資訊時代的這個人生,堅持一些重要做為人的價值。
資訊科學的興起是奠基在數學上。博士時期以數學角度研究流體學領域微小液滴變形的漢娜.弗萊,之後以討論各種生活中常見的事物,推廣公眾對數學的興趣,在二○一八年獲得Christopher Zeeman Medal for Communication of Mathematics的肯定。《打開演算法黑箱》以各種發生過的實例,從說明及分析基礎的數學邏輯――演算法――如何與在事件中的人互動,提點出這個時代做為一個人的挑戰,與任務。
人工智慧(AI)有沒有智慧很難斷定,但確是實實在在地滿載了演算法和繁重(發展演算法和應用演算法)的工人(labour)時數的努力;談演算法的書沒有數學公式,但敘說了過去數學邏輯與社會運作人類生活種種幸與不幸的交織。新世界如何美麗?我們如何拆解黑箱、透明化黑箱,甚至從頭開始建立民主、開放的,根本沒有「箱」的知識系統?
這是一本寫給人的書,寫給黑箱外、也是寫給黑箱裡的人看的書。在台灣學術、教育領域正極力推展AI做為新顯學的今日,出生在這個時代的年輕天然資訊人,曾經經歷過,或參與過,演算法從解一個小的偏微分方程,到協助今日鋪天蓋地的臉部辨識、自駕技術的蓬勃發展與運用的中年世代,還有在農業時代成長、在資訊時代成熟的所有人,這是寫給你的書。
        ―― ――洪文玲 ∣ 台灣科技與社會研究學會理事長
 
科技時代,AI做為一種選項,我們應該考量的不是「用」或者「不用」,而是「怎麼用」。要回答這個問題,我們需要知道AI可以「做什麼」。在這點上,本書無疑是成功的。漢娜.弗萊從具體案例出發,透過平易近人的口吻,向我們展示演算法早已是日常生活中不可或缺的一環,時刻影響著我們的選擇。如果你仍認為人生掌握在自己手中,我會強烈建議你讀讀這本書。
        ―― ――張智皓 ∣ 《今天學哲學了沒》作者
 
人工智慧或演算法對於司法裁判的影響爭論已久,從二○一六年開始,法律人和科技人對於司法的判決,由人類法官決定,或是由演算法來決定何者更優,雙方各執一詞爭論不休。
如果你對於只從片面的角度探討這個問題,拉抬自己認同的驕傲專業感到厭煩,那麼應該來看看這本書。
作者客觀的評價了演算法和司法系統的衝突與矛盾,沒有高估了科技,也沒有低估人與人之間的矛盾對於制度的影響,真實的評價了人類社會一個真實的糾結:「我們不喜歡錯誤,但不可否認的,錯誤是人類社會的一部分」。
        ―― ――郭榮彥 ∣  Lawsnote創辦人、律師
 
進入人工智慧時代,我們該如何規範人工智慧,或甚至反過來說,人工智慧該如何規範我們,是不容迴避的課題。本書透過大量案例顯示,人們不完全理解我們部署的系統潛在危險。當前的機器學習運行得如此之快,以至於沒有人真正知道機器是如何做出決策,甚至連開發人員也不知道。這些系統還會持續從環境中學習並更新他們的函式,使研究人員更難控制和理解決策過程。在這樣缺乏透明度的黑盒子問題籠罩下,要建立道德準則跟規範,當然就極為困難。但人類的專家有的偏見跟偏誤,更是早就被證實有更大的問題,而我們不也是一直倚賴這樣有缺陷的系統在運作嗎?你跟我若是在運氣不好,在不久後的某一天上法庭,非常有可能是接受機器法官的判決。身為人類,你認為下一步該怎麼做呢?看完這本書,我想你會對於這個難題有個好答案。
        ―― ――鄭國威 ∣ 泛科知識公司知識長
 

詳細資料

  • ISBN:9789862357477
  • 叢書系列:科普漫遊
  • 規格:平裝 / 320頁 / 21 x 14.8 x 1.7 cm / 普通級 / 單色印刷
  • 出版地:台灣
  • 適讀年齡:0歲~99歲
 

內容連載

◎多重世界
 
在所有形式的娛樂活動中,我們都把熱門度當成品質的代表物在用。舉例來說,二○○七年有一項研究,審視了《紐約時報》暢銷書排行榜對於一本書的公眾知名度有何影響。該項研究作者艾倫.索倫森(Alan Sorensen)藉由探討排行榜編製方式的特異慣例,尋找那些原本應該依其實際銷售上榜,卻因時間延誤及意外疏忽而未上榜的書籍銷售成功的軌跡,並與那些真正上榜的書籍進行比較。他發現一個戲劇化的效應:光是上榜就讓銷售平均增加百分之十三至百分之十四,第一次出書的作家則增加百分之五十七的銷售。
 
我們運用越多平台來看有哪些東西熱門——暢銷書排行榜、亞馬遜排名、爛番茄評分、Spotify排行榜——社會認同所造成的影響就會越大。當拋給我們的選項數以百萬計,加上行銷手段、知名度、媒體炒作和評論讚賞全都在爭取你的注目,效應更進一步放大。
 
這一切都意味著,有時可怕的音樂也能登頂。這不是只有我在憤世嫉俗。一九九○年代,英國有兩位充分了解此一事實的音樂製作人,謠傳他們打賭誰能把爛到不可能再爛的歌曲弄上排行榜。據說,這場賭局的結果是一個叫做Vanilla的女子樂團,她們初登場的歌〈No way no way, mah na mah na〉,是以著名的布偶電視節目歌曲改編而成。這個樂團的演出成果只能寬容地描述為是在唱歌沒錯,一件看起來像是用微軟小畫家做出來的藝術作品,一段大有助於拿下歷來最糟表演獎的行銷影片。但Vanilla有強大的盟友。由於幾家雜誌的專題報導,以及上BBC的電視節目《流行金榜》(Top of the Pops)亮相,這首歌還是成功登上排行榜第十四名(原注:可惜本書格式不適於節錄音樂,因為我真的希望讓你們聽聽這首歌爛到多好笑。你們會去Google一下吧?)。
 
老實說,這個樂團的成功很短命。到了她們的第二支單曲,熱門程度已經開始衰退。她們從未發表第三支單曲。這一切的確像是在暗示,社會認同並非唯一有作用的因素——真的就像「音樂實驗室」(Music Lab)團隊的後續實驗所證明的。
 
他們第二項研究的設計大致和第一次相同。但這次為了測試從熱門度的感受變成自證預言(self-fulfilling prophecy,譯注:指人們先入為主的判斷將或多或少影響人們的行為,亦即我們會在不經意間使自己的預言成為現實)到何種程度,研究人員增加了一項轉折。

會員評鑑

4.5
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1則書評
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4.5
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2019/07/04
在眾多探討人工智慧的書籍中,這本算是非常平易近人的書籍,不會用到任何艱澀的程式語言術語,並透過深入淺出的描述,來解釋許多演算法的基本概念,讓完全沒有理科背景的人也能看的一目了然,本書獲得各界讚譽不是偶然。這本書含括的議題非常廣泛,探討了演算法如今在哪些領域正被廣泛應用,從行銷、醫療、司法、犯罪、自駕車、甚至是藝術,這些應用帶給了我們那些好處,又衍生了那些問題,高明的演算法協助了更好的醫療診斷、改進法官的判斷、遏止犯罪孳生,但同時也可能侵犯隱私、誤導判斷、甚至是哲學上的問題,例如,「你的自駕車應該去撞行人來救你的命嗎?」,我們該如何衡量利弊得失,未來又該往哪裡去?

作者以大量的案例來說明演算法現今的影響,立論非常堅實不打高空,絕不空談各種不切實際的想像,對於AI的限制與應用有非常深刻的了解。實際上,我們有生之年大概看不到媲美人類思考的AI,目前的人工智慧要做到非常基礎的人類判斷都很困難,在影視作品中各種仿若真人的AI,在實現上的難度可是遠超科幻作家的想像,畢竟連神經學家都說不清楚「到底人是如何思考的」,面對腦內的上千億神經元和數百兆的神經連結,科學家也只能望洋興嘆,但或許就如作者指出的,我們根本無需追求「完美」的AI,人腦與AI各有其擅長和不擅長的,兩者間的的最適性結合,是未來演算法應該努力的務實方向。
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