大學排名和身體質(zhì)量指數(shù)（BMI）竟然是一場騙局？

? 在數(shù)據(jù)經(jīng)濟時代，我們不僅是數(shù)據(jù)巨頭的用戶，也成為它們的商品？

? 為什么說“一般人公式”會帶來更多的間接損害與不公？

? 數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)正義該如何維護？

未來20年，算法和大數(shù)據(jù)將席卷世界，接管我們的生活、社會和經(jīng)濟。我們生活中的很多方面都將落入自動化的數(shù)據(jù)分析之下。確保算法和大數(shù)據(jù)的公平性將是一項重大的任務，數(shù)據(jù)倫理的價值和意義將不斷凸顯出來。在這本書的作者凱西?奧尼爾看來，黑盒里，大數(shù)據(jù)的規(guī)模、傷害和隱秘共存，她在書中引用了大量發(fā)生在美國當下的、基于大數(shù)據(jù)和算法的、改變個人生活的案例，并對影響這些城市生活經(jīng)驗的算法做了特別的觀察和研究。作者認為，數(shù)據(jù)和算法的關(guān)系就像槍械和軍火，數(shù)據(jù)沒有價值觀，是中立的，但來自人類行為的輸入，難免隱含偏向，而算法創(chuàng)造的數(shù)據(jù)又對人類行為產(chǎn)生反作用，從而導致更多的不公。凱西在書中指出：算法模型一旦運轉(zhuǎn)，執(zhí)法行為就會增多，產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)又會進一步證明加強執(zhí)法的必要性。形象地說，就是哪里“前科”越多，哪里就越受算法“關(guān)照”，最終形成一個失真甚至有害的回環(huán)。因此，建模者應該對自己的算法承擔更多責任，政策制定者要對模型的使用進行管理，讓更多的人受益，維護社會的公平與民主。