Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения – Кэти О'Нил
Математические алгоритмы с каждым днем все сильнее подчиняют себе нашу жизнь. Более того: по мнению автора книги, профессора математики и финансового аналитика, эти алгоритмы уже превратились в опасное оружие в руках государства и корпораций – и это оружие нацелено в первую очередь на самые бедные и незащищенные слои населения. Новейшие математические приложения, с помощью которых банки и страховые компании отслеживают каждый наш шаг, претендуют на полную объективность, однако на самом деле в них заложены те же предрассудки и предубеждения, что свойственны их создателям – далеким от совершенства человеческим существам. При этом скрытые принципы работы математических моделей и их тайные критерии охраняются как величайшая коммерческая тайна, а их вердикты, подчас очевидно ошибочные и явно вредные, считаются окончательными и обжалованию не подлежат. Добро пожаловать в прекрасный новый мир – мир убийственных Больших данных!
Серия "Цифровая экономика и цифровое будущее"
- Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения
Видео
Может сложновата широкому кругу читателей, но примеры и разборы очень понятны, например, про рейтинг колледжей. Очень злободневно и актуально. Читала с интересом. Речь, конечно, идёт об Америке. Но нас ждёт всё тоже самое, с учетом программы «Искусственный интеллект» и бурного развития аналитики данных.
Когда читаешь много книг, уже меньше находишь интересного.Но эта книга меня захватила, прочла сразу более половины книги. Сейчас сижу дочитываю)
С одной стороны, начинается книга с вполне здравой (хотя и водянистой) мысли – вот это вот всё зачастую представляет собой бессмысленный и беспощадный чёрный ящик.С другой стороны, после неплохого объяснения об том, что любая модель это неизбежное упрощение и что модели нужно воспринимать в контексте, с учётом ограничений и обновлять их по мере расхождения с действительностью – вот после этого практически сразу же некритично вбрасывается некая статистика. Этой статистике, видимо, доверять можно, потому что это какая надо статистика.