书籍 Automating Inequality的封面

Automating Inequality

Virginia Eubanks

出版时间

2018-01-22

ISBN

9781250074317

评分

★★★★★

标签

算法

书籍介绍
在数字化时代,自动化技术已经成为提高效率、优化资源配置的重要手段。然而,《Automating Inequality》一书指出,自动化技术的应用并非总是带来公平和正义,反而可能加剧社会不平等,对弱势群体造成更大的伤害。这本书为我们敲响了警钟,提醒我们在追求技术进步的同时,不能忽视其可能带来的负面影响。
作者简介
Virginia Eubanks is an Associate Professor of Political Science at the University at Albany, SUNY. She is recognized for her work in community technology and economic justice movements, spanning over two decades. Eubanks has authored "Digital Dead End: Fighting for Social Justice in the Information Age" and co-edited "Ain’t Gonna Let Nobody Turn Me Around: Forty Years of Movement Building with Barbara Smith." As a founding member of the Our Data Bodies Project and a Fellow at New America, Eubanks continues to advocate for social justice and community empowerment, residing in Troy, NY.
推荐理由
《Automating Inequality》这本书深入探讨了自动化技术如何加剧社会不平等现象,揭示了技术进步背后的伦理和社会影响。作者通过丰富的历史背景和现实案例,展示了自动化技术如何被用来构建一个“数字贫民窟”,不仅管理、约束和惩罚贫困人群,还严重威胁到民主本身。这本书对于关注社会正义、技术伦理和公共政策的人来说,是一本极具启发性的读物。
适合哪些人读
对自动化技术、社会正义、公共政策感兴趣的读者
对技术伦理、数字时代社会问题有深入思考的学者
关注社会不平等现象、希望了解如何应对技术挑战的社会活动家。
用户评论
new atlantis 之后新的utopia
轶事型事例用了不少,大的数据也不缺,但是从证据到结论相当跳跃,而且专注抨击现有模型但是对大概率是未来主流的机器学习却点到为止不得不让人怀疑取巧。
三星半吧…
写得好好啊:这里算法的问题不是简单地把人的工作改成了机器工作提高了效率,这种改变本身会改变社会话语对于poor等概念的理解从而改变大众对于这些东西在政策上的感知。 同时,不可避免的数据收集也进一步加深了不平等(比如帮助警察criminalize这些人)。这本书比简单地批评算法而不说出和之前制度区别的文献要深刻了很多。
Thought-provoking but biased and occasionally misleading.
有一点我们必须保持谨慎。快速测试和使用数据的技术推动了当今许多美国科技巨头的发展,包括亚马逊、谷歌和脸书。与此同时,快速测试和技术变革对信息透明度和个人权利提出了挑战。作者提出数据创新必须搭配相应的保障措施和参与策略,以测试这些创新服务目标人群的效果。
A must read for all information professionals
没有中文版 可谓是艰难读完
书籍解析
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