人工智慧最後的祕密

人工智慧最後的祕密

评分 7.3 分
格式EPUB
ISBN9786263150997
出版社
语言中文

内容简介

AI ≠ 人工 + 智慧 模擬人類微笑的Amazon彎曲箭頭背後,誰受益、誰為此犧牲? 為何Google不惜一切代價避免提到或暗示人工智慧? 從沙漠到海洋,從岩石到城市,從樹木到超大型企業,從跨洋航線到原子彈, 誰在AI後面?誰背叛了AI? ―――――― 從神話到魔化,從地球、雲端到太空,破解AI背後的6個祕密,探索人工智慧的另一種可能! 當代AI研究先驅、微軟研究院資深首席研究員第一手揭露人工智慧豐功偉業背後的陰暗面! ―――――― ▌幽靈代價,我們為AI付出了什麼? ◎人工智慧既非人工的,也不是智慧的,那些看似萬能的智慧是如何「製造」出來的? ◎從內華達沙漠到內蒙古巨大的人工湖、從亞馬遜倉庫到太空殖民,直擊人工智慧帝國全景地圖! ◎人工智慧充滿隱藏成本,從自然資源和勞力到隱私和自由都是代價,深入了解我們為人工智慧付出了什麼? ◎人類為人工智慧制定的倫理架構非常失敗,程式碼和演算法並非致命毒藥,那麼到底哪裡出了錯? ▌「AI」,一個兩字的短語,隱含了一則神話和六個幽靈! 當我們跟Siri聊天、開著特斯拉電動車上路、用Google搜尋、上傳IG自拍、觀看抖音影片,以為自己生活在人工智慧的美好新世界,但事實上許多看似有價值的自動化系統能運作,背後都隱藏著幽靈。運行一個自然語言處理模型產生的二氧化碳排放量,相當於從紐約搭機往返北京125次!精心打造的魔鬼細節,讓我們相信智慧機器在做那些神奇的工作。 人工智慧不只是演算法、資料與硬體的混合物,它關乎自然界、政治、歷史,有時甚至也和美有關。當人工智慧滲入政治生活、耗盡地球之時,會發生什麼事?人工智慧如何形塑我們對自己及對社會的理解? 本書作者凱特•克勞馥是當代對人工智慧的影響最深思熟慮的研究者之一,以人文主義者的眼光、藝術家的感知、科學家的嚴謹,揭露人工智慧真實的樣貌。她憑藉十多年的研究,揭示了人工智慧神話背後隱藏了什麼,從打造與支持人工智慧基礎設施所需的能源和礦物、剝削「自動化」服務背後的勞工,到人工智慧從我們身上取得的資料,破除人工智慧的迷思。 全書以地圖集的概念來看待人工智慧,提供我們重新閱讀世界的可能性。在人工智慧的地景中,我們會造訪礦坑、耗能資料中心裡長長的走廊、顱骨檔案庫、影像資料庫,以及日光燈照亮的物流倉庫,了解每一種分類都有自己的後果。世界上最富有公司的人工智慧系統正榨取各種資源,將人類的思考能力商品化,以服務當代科技的一瞬間。 沒有單一的黑盒子,沒有單純的祕密,錯綜複雜的權力系統交織,映射了一組複雜的期望、意識形態、欲望和恐懼! ▌對本書的讚譽 麥克・安南尼(Mike Ananny) │ 南加州大學(University of Southern California) 克勞馥說明人工智慧是一項跨越政治、勞力、土地和資料的技術成就和文化承諾,繪製出獨特的地圖,讓我們看見並挑戰人工智慧的力量,供我們採取行動。 露哈・班傑明(Ruha Benjamin)│《追逐科技》(Race After Technology)作者 透過出色地追溯人工智慧的歷史、神話、倫理和政治,本書提醒我們,我們所講述的人工智慧故事,就像構成這些系統的數學模型一樣重要。 傑佛瑞・鮑克(Geoffrey C. Bowker)│加州大學爾灣分校 這本書具說服力、清晰且深刻,我們這個時代的經典之作。它透過闡明人工智慧的社會、物質和政治面向,轉移我們的注意力,不再只看見新殖民主義光鮮亮麗的東西。 西蒙妮・布朗(Simone Browne)│《暗物質》(Dark Matters)作者 從勞力、乳膠和鋰的提取到代理和帕蘭泰爾科技公司(Palantir)的政治,本書是對再現人工智慧的權力關係的嚴格質問,並無可避免地映射出其侷限性。這是一本不可或缺的著作。 全喜卿(Wendy Hui Kyong Chun)│西門菲莎大學(Simon Fraser University),加拿大一百五十週年研究計畫新媒體學者(Canada 150 Chair in New Media) 一本必讀之作。從鋰礦場談到資料提取,從勞力剝削談到政府監控,本書深具說服力地揭示智慧是如何「製造」出來的。書中藉由追根究底地探查人工智慧可能造成的環境惡化、資本積累和勞動條件,取代空泛無力的「倫理」呼籲。 維吉妮亞・迪努姆(Virginia Dignum)│《自然》期刊(Nature) 揭露了人工智慧豐功偉業背後的陰暗面……精心研究,寫作精湛。 彼得・蓋利森(Peter Galison)│《愛因斯坦的時鐘,龐加萊的地圖》(Einstein’s Clocks, Poincare’s Maps)作者 人工智慧似乎就像我們機器中的幽靈一樣縈繞於這個世界。但正如凱特・克勞馥在她生動、令人不安的著作中所表明的,這個演算法、資料、硬體的混合物絕非無關緊要的。本書做出
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