《AI万金油:商业幻想与科技狂潮》阿尔文德·纳拉亚南【文字版_PDF电子书_】
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| 书名:AI万金油 作者:阿尔文德·纳拉亚南 出版社:中信出版集团 译者:王勇 出版日期:2025-8-16 页数:315 ISBN:9787521778373 | 8.3 豆瓣评分 | 孔网购买 | 点击喜欢 | 全网资源sm.nayona.cn |
内容简介:
两位《时代》周刊“全球AI领域最具影响力100人”获得者联手打造
挖掘AI本质,揭露虚假宣传和不实产品
如今,AI已渗透各个领域,为人们的生活和工作赋能。伴随着AI的快速发展,夸大的宣传、误导性信息也层出不穷。如果你对AI感到困惑,担忧它对全球和个人未来的影响,《AI万金油:商业幻想与科技狂潮》值得一看。这本书提供了清晰视角,深入剖析AI的运作原理及局限性,帮助你辨识AI何时能带来真正的价值,何时可能引发隐患,提醒你警惕企业炒作,推销那些既不实用,未来也无前景的AI产品。
这本书在肯定部分AI技术潜力的同时,深入探讨了AI在教育、医疗、招聘、银行、保险和刑事司法等领域的实际应用所带来的问题与危害。作者将现阶段的AI分为三类,即生成式AI、预测式AI和内容审核AI,详细解析了不同类型AI的核心区别、潜力与缺陷。书中还指出,人类对AI的使用方式远比技术本身的威胁更值得关注。除此之外,书中警示了大型科技公司垄断AI技术可能带来的潜在风险,强调在缺乏问责机制的情况下,AI不仅可能无法解决社会问题,反而可能加剧现有的社会矛盾。
《AI万金油:商业幻想与科技狂潮》一书为AI正本清源,助你在AI时代防范风险,做出更明智的决策。
作者简介:
普林斯顿大学计算机科学教授,信息技术政策中心主任。合着有《区块链:技术驱动金融》等。 普林斯顿大学计算机科学博士。曾担任脸书的软件工程师,参与开发内容审核AI。
目 录:
第1章 引言
AI作为消费品的曙光
AI颠覆娱乐业
预测式AI:非凡之言,需有非凡之证
单笔描绘AI诱人却失真
一连串奇妙际遇成就此书
AI炒作漩涡
什么是AI万金油
本书适合的读者
第2章 预测式AI何以误入歧途
以预测式AI定人生之变局
预测再准未必决策得当
晦暗AI纵生巧诈之机
过度自动化
错识人群,枉生预言
预测式AI加剧既有不公
没有预测的世界
回顾
第3章 何以AI难测未来苍穹
计算机预测未来简史
明确分析
“脆弱家庭挑战”项目
为何“脆弱家庭挑战”项目以失败告终
刑事司法中的预测
失败难料,成功又几何
迷因彩票——潮流中的“幸运儿”
从个人到群体的预测
回顾
第4章 通往生成式AI的漫漫长途
生成式AI承载八十载创新之路
沉寂与新生
训练机器以“眼”观世
ImageNet技术和文化意义
分类和生成图像
生成式AI攫取创造之功
AI图像识别技术转瞬成监控之眼
从图像到文本
从模型到聊天机器人
自动化胡编乱造
深度伪造、欺诈和其他恶意滥用
改善的代价
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第5章 高级AI是否关乎存亡之险
专家怎么看
通用性阶梯
阶梯上的下一级是什么
加速进步了吗
会有恶意AI吗
全球禁止强大的AI
更优之道:防御特定威胁
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第6章 为什么AI无法修复社交媒体
当一切都被断章取义
文化无能
貌似善于预言实为复刻过去
AI对抗人类智慧
生死攸关的问题
现在加入监管因素
艰难之处在于划清界限
回顾
自作自受的问题
内容审核的未来
第7章 为何关于AI的迷思经久不衰
AI炒作有别于昔日科技狂潮
AI社区具有炒作的文化和历史
公司缺乏透明化的激励
AI研究中的可复制性危机
新闻媒体误导公众
公众人物传播AI炒作
认知偏见使我们误入歧途
第8章 接下来我们该何去何从
AI万金油令失序机构趋之若鹜
拥抱随机性
监管:打破虚假的两难困境
监管的局限性
AI与未来职场
在凯的世界与AI共同成长
在玛雅的世界与AI共同成长
致谢
参考文献
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摘要:阿尔文德·纳拉亚南的《AI万金油:商业幻想与科技狂潮》是一部深入探讨人工智能技术在商业世界中的应用及其影响的著作。本书不仅分析了AI技术的潜力,还揭示了其中存在的种种幻想与过度炒作。从商业模式到企业战略,从创新驱动到伦理问题,作者通过详细的案例分析和深入的行业研究,全面阐释了AI在现代商业环境中的重要作用和局限性。在本书中,阿尔文德·纳拉亚南批判了当前市场对AI技术的过度乐观与迷信,呼吁理性看待AI的应用及其未来发展。通过对这些现象的深入剖析,本书为读者提供了全方位的商业视角,揭示了AI背后复杂的商业幻想与科技狂潮。
1、AI的商业潜力与应用
在《AI万金油:商业幻想与科技狂潮》一书中,阿尔文德·纳拉亚南首先详细讨论了人工智能的商业潜力。AI技术的应用无疑改变了众多行业的面貌,从制造业到零售、从金融到医疗,几乎每一个行业都受到AI技术深刻的影响。尤其在数据分析、自动化生产、个性化营销等领域,AI的广泛应用为企业带来了前所未有的效率提升和成本控制。例如,通过AI驱动的预测算法,企业能够更精确地预测消费者需求,制定更有效的生产计划,进而优化供应链管理。
然而,作者也指出,虽然AI在商业领域展现出了巨大的潜力,但其实际应用中仍然存在不少挑战。许多企业过于依赖AI技术的“万能”属性,而忽视了技术本身的局限性。AI系统的开发和部署往往需要大量的时间和资金投入,且其效果也未必能达到预期。对于许多中小企业来说,缺乏足够的技术积累和资源,导致他们在尝试引入AI技术时面临高昂的成本与失败的风险。
阿尔文德·纳拉亚南还特别提到,AI技术的应用不仅仅局限于提高效率和降低成本,更能推动企业进行战略转型。随着AI技术的不断进步,企业将能够实现更为精准的市场定位、客户分析和产品创新。未来,AI的普及将使得个性化服务成为常态,消费者的需求和偏好将得到更加精准的满足,从而促进商业模式的创新。
2、商业幻想与过度炒作
《AI万金油:商业幻想与科技狂潮》一书的另一重要主题是商业对AI技术的幻想与过度炒作。阿尔文德·纳拉亚南批判了当前市场中存在的“AI万能论”,即认为AI能够解决所有商业问题,甚至改变整个行业的格局。这种过度乐观的看法无疑对投资者和企业家产生了极大的误导,许多公司在没有充分准备的情况下盲目投入AI技术,期望通过技术的突破性发展迅速获得回报。
作者指出,AI技术的普及并非一蹴而就。虽然近些年来AI在语音识别、图像处理等方面取得了显著进展,但真正能够应用到复杂商业决策和战略层面的AI技术依然处于研发的早期阶段。在许多行业中,AI并不能像预期那样带来革命性的变化,反而可能因技术的不成熟和实施的困难,导致企业资源的浪费。
对于过度炒作的现象,阿尔文德·纳拉亚南提出了警示。他提醒企业和投资者不要被虚高的市场预期所左右,务必保持理性,正确评估AI技术的可行性和应用场景。过分夸大AI的商业价值,不仅会增加企业的运营风险,还可能造成社会资源的浪费。真正的成功需要依赖于技术的实际发展与市场需求的结合,而非盲目的幻想和炒作。
3、AI的伦理问题与社会影响
除了商业应用和幻想,阿尔文德·纳拉亚南在《AI万金油:商业幻想与科技狂潮》中还深入探讨了人工智能所带来的伦理问题和社会影响。AI技术的迅猛发展不仅改变了经济格局,也引发了大量社会伦理的争议。例如,AI在大规模数据收集、隐私保护和算法歧视方面的潜在风险,成为了社会关注的焦点。随着AI技术在公共安全、医疗健康等敏感领域的应用,如何确保技术的公平性和透明性,成为一个亟待解决的问题。
作者特别提到,AI技术在决策过程中存在的“黑箱”效应,即算法的运行机制对用户和公众不透明,这可能导致算法决策的不公平和不公正。例如,在招聘、贷款审批等场景中,如果AI系统未能公正对待不同群体,可能会加剧社会的不平等。此外,AI对个人隐私的侵害也是一个不可忽视的问题。随着越来越多的个人数据被用于训练AI模型,数据安全和隐私保护的挑战愈发严峻。
为了应对这些问题,阿尔文德·纳拉亚南提出了加强监管和伦理审查的建议。他认为,政府和企业需要共同努力,确保AI技术的研发和应用能够符合伦理标准,避免对社会造成不良影响。同时,公众对AI的认知也应当不断提高,以增强其对AI技术的理解和适应能力。在这一过程中,AI的开发者和使用者都应承担起更多的社会责任。
4、AI的未来与商业模式转型
在《AI万金油:商业幻想与科技狂潮》的最后,阿尔文德·纳拉亚南展望了AI的未来发展趋势,以及它将如何推动商业模式的转型。随着人工智能技术的不断成熟,未来的企业将不再仅仅依赖传统的生产和运营方式,而是更多地通过AI技术来创新商业模式。例如,通过智能化的客户服务,企业将能够实现24小时不间断的客户支持,降低人工成本,提升客户满意度。
AI技术还将在产品定制、智能制造和供应链管理等领域进一步发挥重要作用。未来的商业模式将更加依赖数据驱动和智能决策,从而提高企业的竞争力。此外,随着AI技术的不断普及,商业的全球化程度将进一步加深。跨国企业将能够利用AI技术在全球范围内实现更加高效的资源调配和运营管理。
然而,阿尔文德·纳拉亚南也提醒,AI的发展不仅带来商业模式的转型,也伴随着新一轮的产业竞争和市场整合。只有那些能够准确把握AI技术发展趋势,并且能在技术创新和商业实践中进行有效融合的企业,才能在未来的商业竞争中立于不败之地。
总结:
《AI万金油:商业幻想与科技狂潮》一书不仅深入分析了AI技术在商业领域的应用和发展潜力,还对其中的幻想与过度炒作进行了批判。阿尔文德·纳拉亚南通过对AI商业化进程的深刻剖析,指出了当前市场中存在的盲目乐观和技术误解,提醒人们在追求技术创新的同时,必须保持理性和谨慎。
在书的最后,作者展望了AI技术的未来发展趋势,认为AI将在推动商业模式转型、提升企业竞争力方面发挥重要作用。然而,技术的进步同样带来了社会伦理和安全等问题,如何平衡技术发展与社会责任,将是未来AI应用的关键。总体来看,这本书为读者提供了对AI技术在商业领域应用的深刻洞察,帮助我们更好地理解这一新兴技术的前景与挑战。
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