人工智能伦理与治理——未来视角 AI人工智能伦理网络前沿技术伦理算法治理 互联网自动驾驶人脸识别
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商品详情
书名：人工智能伦理与治理:未来视角
定价：99.0
ISBN：9787115601612
作者：未来论坛
版次：第1版
出版时间：2023-01
内容提要：
当前，有很多关于人工智能（AI），并和人类生产、生活关系紧密的议题被广泛讨论，包括“如何避免大数据时代个人隐私形同虚设”“代码是否具有道德”等。这些现实议题背后，是两个根本问题：何为“AI伦理”？何为“AI治理”? 本书汇聚众多*的观点，对这两个根本问题进行了深入探讨，涉及人工智能、计算机、法律、社会学等多个领域，覆盖社会和个人、生产和生活的诸多方面。 本书是根据未来论坛“AI伦理与治理”系列研讨会的成果总结、整理而来，分为AI向善的理论与实践、AI的公平性、AI与风险治理、AI决策的可靠性和可解释性、用户数据隐私、包容性的AI这6个专题方向。每个专题方向均汇集了各领域中一线*经充分思辨讨论后形成的观点。 本书适合人工智能领域学者、工程师、管理者、创业人员和相关专业学生，法律、社会学等领域的专业人士，以及政府相关部门人员阅读。
作者简介：
未来论坛，成立于2015 年，是由一群崇尚科学、热心公益的科学家、企业家和投资人共同发起创立的科学公益组织。未来论坛致力于通过民间公益力量，以科学激励、科学交流、科学传播的方式促进科学发展，推动社会进步。
目录：
导论 人工智能的伦理和治理——挑战与应对/ 1
第 1章 AI向善的理论与实践/ 9
1.1 导语/ 9
1.2 主题对话：AI伦理与治理的根本问题/ 12
1.2.1 技术改变世界，世界需要治理/ 16
1.2.2 技术恶果源于人类自身，人工智能带来了哪些挑战/ 18
1.2.3 “技术替代”甚嚣尘上，通用人工智能在哪里/ 20
1.2.4 技术发展不断向前，人工智能如何治理/ 23
1.2.5 前沿技术结合行业应用，如何明确治理责任/ 25
第 2章 AI的公平性/ 29
2.1 导语/ 29
2.2 主题分享/ 31
2.2.1 全球AI治理进展和新动态/ 32
2.2.2 人工智能与数据治理/ 40
2.2.3 法律如何保障AI应用的公平性/ 47
2.3 主题对话：AI 公平性的现状和趋势/ 52
2.3.1 技术提升公平性，根源在于“人心”/ 54
2.3.2 公平是动态概念，多重因素决定评估标准/ 55
2.3.3 技术“偏见”为中性，解决方案基于社会语境/ 57
2.3.4 技术标准和光同尘，AI 现实求同存异/ 58
第3 章 AI 与风险治理/ 62
3.1 导语/ 62
3.2 主题分享/ 66
3.2.1 自动驾驶中的技术、风险与法律/ 67
3.2.2 （AI）风险的事实、幻象与感知/ 69
3.2.3 道阻且长，行则将*——进入深水区的AI *与企业
实践/ 72
3.2.4 AI 系统*风险分析/ 76
3.3 主题对话： AI 是把双刃剑，风险和价值“皆在场”/ 80
3.3.1 风险不只是概率，也具有社会维度/ 80
3.3.2 AI 的能力越大，责任越大/ 84
3.3.3 AI 正在代替人类决策，但可解释AI 任重而道远/ 86
第4 章 AI 决策的可靠性和可解释性/ 89
4.1 导语/ 89
4.2 主题分享/ 91
4.2.1 从可解释AI 到可理解AI ：基于算法治理的视角/ 92
4.2.2 人工智能：从“知其然”到“知其所以然”/ 98
4.2.3 AI 可靠性和可解释性：软件工程视角/ 102
4.3 主题对话：AI 决策的可靠性和可解释性/ 106
4.3.1 为何需要可解释与可靠性/ 109
4.3.2 面对AI 风险，公众有哪些诉求/ 110
4.3.3 AI 可靠性和可解释性有什么样的关系/ 111
4.3.4 可信人工智能在实际应用中面临哪些挑战/ 114
4.3.5 各方如何共同参与AI 可靠性的发展/ 116
4.3.6 强监管环境下，政府和企业如何联动/ 117
第5 章 用户数据隐私/ 119
5.1 导语/ 119
5.2 主题分享/ 121
5.2.1 “伦理即服务”视角下的AI 数据伦理治理/ 122
5.2.2 人脸识别技术的法律规制框架/ 128
5.2.3 算法中的“人”——基于“个人信息保护法”
的观察/ 131
5.3 主题对话：新时代的用户数据隐私/ 133
5.3.1 宏观视角下的数据隐私/ 136
5.3.2 如何看待用户和平台之间的关系/ 138
5.3.3 价值*化条件下，如何减少对用户数据隐私
的侵犯/ 138
5.3.4 如何定义隐私/ 140
5.3.5 如何保护个人数据隐私/ 140
5.3.6 普通民众如何影响相关的政策制定/ 142
第6 章 包容性的AI/ 143
6.1 导语/ 143
6.2 主题分享/ 146
6.2.1 无障碍与平等参与/ 147
6.2.2 从爱到AI 的变与不变：残障何以作为“人”
的尺度/ 151
6.2.3 面向无障碍应用的创新设计/ 157
6.2.4 无形的障碍与包容性人工智能/ 161
6.2.5 人工智能创新发展与伦理治理/ 165
6.3 主题对话：包容性AI——以人为本/ 168
6.3.1 什么是包容性AI/ 169
6.3.2 如何考虑包容性AI 的成本效益/ 170
6.3.3 人和AI 到底应该是什么样的关系/ 172
“AI 伦理与治理”系列研讨会嘉宾/ 174
定价：99.0
ISBN：9787115601612
作者：未来论坛
版次：第1版
出版时间：2023-01
内容提要：
当前，有很多关于人工智能（AI），并和人类生产、生活关系紧密的议题被广泛讨论，包括“如何避免大数据时代个人隐私形同虚设”“代码是否具有道德”等。这些现实议题背后，是两个根本问题：何为“AI伦理”？何为“AI治理”? 本书汇聚众多*的观点，对这两个根本问题进行了深入探讨，涉及人工智能、计算机、法律、社会学等多个领域，覆盖社会和个人、生产和生活的诸多方面。 本书是根据未来论坛“AI伦理与治理”系列研讨会的成果总结、整理而来，分为AI向善的理论与实践、AI的公平性、AI与风险治理、AI决策的可靠性和可解释性、用户数据隐私、包容性的AI这6个专题方向。每个专题方向均汇集了各领域中一线*经充分思辨讨论后形成的观点。 本书适合人工智能领域学者、工程师、管理者、创业人员和相关专业学生，法律、社会学等领域的专业人士，以及政府相关部门人员阅读。
作者简介：
未来论坛，成立于2015 年，是由一群崇尚科学、热心公益的科学家、企业家和投资人共同发起创立的科学公益组织。未来论坛致力于通过民间公益力量，以科学激励、科学交流、科学传播的方式促进科学发展，推动社会进步。
目录：
导论 人工智能的伦理和治理——挑战与应对/ 1
第 1章 AI向善的理论与实践/ 9
1.1 导语/ 9
1.2 主题对话：AI伦理与治理的根本问题/ 12
1.2.1 技术改变世界，世界需要治理/ 16
1.2.2 技术恶果源于人类自身，人工智能带来了哪些挑战/ 18
1.2.3 “技术替代”甚嚣尘上，通用人工智能在哪里/ 20
1.2.4 技术发展不断向前，人工智能如何治理/ 23
1.2.5 前沿技术结合行业应用，如何明确治理责任/ 25
第 2章 AI的公平性/ 29
2.1 导语/ 29
2.2 主题分享/ 31
2.2.1 全球AI治理进展和新动态/ 32
2.2.2 人工智能与数据治理/ 40
2.2.3 法律如何保障AI应用的公平性/ 47
2.3 主题对话：AI 公平性的现状和趋势/ 52
2.3.1 技术提升公平性，根源在于“人心”/ 54
2.3.2 公平是动态概念，多重因素决定评估标准/ 55
2.3.3 技术“偏见”为中性，解决方案基于社会语境/ 57
2.3.4 技术标准和光同尘，AI 现实求同存异/ 58
第3 章 AI 与风险治理/ 62
3.1 导语/ 62
3.2 主题分享/ 66
3.2.1 自动驾驶中的技术、风险与法律/ 67
3.2.2 （AI）风险的事实、幻象与感知/ 69
3.2.3 道阻且长，行则将*——进入深水区的AI *与企业
实践/ 72
3.2.4 AI 系统*风险分析/ 76
3.3 主题对话： AI 是把双刃剑，风险和价值“皆在场”/ 80
3.3.1 风险不只是概率，也具有社会维度/ 80
3.3.2 AI 的能力越大，责任越大/ 84
3.3.3 AI 正在代替人类决策，但可解释AI 任重而道远/ 86
第4 章 AI 决策的可靠性和可解释性/ 89
4.1 导语/ 89
4.2 主题分享/ 91
4.2.1 从可解释AI 到可理解AI ：基于算法治理的视角/ 92
4.2.2 人工智能：从“知其然”到“知其所以然”/ 98
4.2.3 AI 可靠性和可解释性：软件工程视角/ 102
4.3 主题对话：AI 决策的可靠性和可解释性/ 106
4.3.1 为何需要可解释与可靠性/ 109
4.3.2 面对AI 风险，公众有哪些诉求/ 110
4.3.3 AI 可靠性和可解释性有什么样的关系/ 111
4.3.4 可信人工智能在实际应用中面临哪些挑战/ 114
4.3.5 各方如何共同参与AI 可靠性的发展/ 116
4.3.6 强监管环境下，政府和企业如何联动/ 117
第5 章 用户数据隐私/ 119
5.1 导语/ 119
5.2 主题分享/ 121
5.2.1 “伦理即服务”视角下的AI 数据伦理治理/ 122
5.2.2 人脸识别技术的法律规制框架/ 128
5.2.3 算法中的“人”——基于“个人信息保护法”
的观察/ 131
5.3 主题对话：新时代的用户数据隐私/ 133
5.3.1 宏观视角下的数据隐私/ 136
5.3.2 如何看待用户和平台之间的关系/ 138
5.3.3 价值*化条件下，如何减少对用户数据隐私
的侵犯/ 138
5.3.4 如何定义隐私/ 140
5.3.5 如何保护个人数据隐私/ 140
5.3.6 普通民众如何影响相关的政策制定/ 142
第6 章 包容性的AI/ 143
6.1 导语/ 143
6.2 主题分享/ 146
6.2.1 无障碍与平等参与/ 147
6.2.2 从爱到AI 的变与不变：残障何以作为“人”
的尺度/ 151
6.2.3 面向无障碍应用的创新设计/ 157
6.2.4 无形的障碍与包容性人工智能/ 161
6.2.5 人工智能创新发展与伦理治理/ 165
6.3 主题对话：包容性AI——以人为本/ 168
6.3.1 什么是包容性AI/ 169
6.3.2 如何考虑包容性AI 的成本效益/ 170
6.3.3 人和AI 到底应该是什么样的关系/ 172
“AI 伦理与治理”系列研讨会嘉宾/ 174
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