《错觉：AI如何通过数据挖掘误导我们》加里・史密斯

学无止境 · 发表于 2022-12-24 22:02

书名：错觉：AI如何通过数据挖掘误导我们
作者：加里・史密斯
分类：AI 大数据经济
ISBN：9787521709957

内容简介

在人工智能异常火热的今天，很多人认为我们生活在一个不可思议的历史时期，人工智能和大数据可能比工业革命更能改变人的一生。然而这种说法未免言过其实，我们的生活确实可能有所改变，但并非一定是朝好的方面发展。我们过于武断地认为计算机搜索和处理堆积如山的数据时不会出差错，但计算机只是擅长收集、储存和搜索数据，它们没有常识或智慧，不知道数字和词语的意思，无法评估数据库中内容的相关性和有效性，它们没有区分真数据、假数据和坏数据所需的人类判断力，没有分辨有理有据和虚假伪造的统计学模型所需的人类智能。

计算机挖掘大数据风行一时，但数据挖掘是人为而非智能，也是非常艰巨、危险的人工智能形式。数据挖掘先是通过大量的数据走势、相关关系来发现让我们内心愉悦却无实践价值的模型，然后创造理论来解释这些模型。作者通过“史密斯测试”和“得州神枪手谬误”等实例说明，如果你挖掘和拷问数据的时间够长、数量够大，你总能得到自己想要的结果，然而这是相关关系却并不是因果关系，只是自我选择偏好，并没有理论基础也没有实用价值。

在人工智能时代，我们对计算机的热爱不应该掩盖我们对其局限性的思考，真正的危险不是计算机比我们更聪明，而是我们认为计算机具有人类的智慧和常识，数据挖掘就是“知识发现”，从而信任计算机为我们做出重要决定。更多的计算能力和更多的数据并不意味着更多的智能，我们需要对人类的智慧有更多的信心。

作者简介

加里・史密斯

波莫纳学院经济学教授，曾获弗莱彻·琼斯基金奖。他是耶鲁大学经济学博士，曾在耶鲁大学担任助理教授一职长达7年，两度获得教学奖，撰写（或合著）过80多篇学术论文和12本书，包括《数据科学的9个陷阱》《基本统计、回归和计量经济学》《标准偏差：有缺陷的假设，扭曲的数据，以及其他欺骗统计数据的方法》《简单统计学：如何轻松识破一本正经的胡说八道》《运气爆棚？偶然性在我们日常生活中的惊人作用》《货币机器：价值投资出奇简单的力量》。他的研究曾被彭博网、CNBC、《福布斯》、《纽约时报》、《华尔街日报》、《新闻周刊》和《商业周刊》竞相报道。

学无止境 · 发表于 2024-8-31 14:47

《错觉：AI如何通过数据挖掘误导我们》一书精彩之处，在于作者加里·史密斯对AI和大数据时代中人类认知的深刻洞察。以下是对该书核心论点的具体分析：

1. 神化闭环的形成：
- 书中描述了由“错觉”推动的神化现象，这种现象源于数据误导，而数据则是由人工智能挖掘出来的。
- 这种闭环思维定势主导下形成的循环，不断强化、复制、放大，制造出一个个遮蔽现实的神话。

2. 现代科技的双刃剑：
- 作者指出，在当前火热的人工智能时代，人们往往认为人工智能和大数据将带来历史性的变革。
- 然而，这种变革并非全然积极，它同样带来了许多误解和错觉，这些错觉正是由于人工智能对数据的挖掘和解释所导致。

3. 数据挖掘的局限性：
- 数据挖掘本身存在局限，它依赖于可用的数据样本，而样本可能因选择性偏见而不具有代表性。
- 书中进一步探讨了从数据到相关性再到模型的过程中，容易出现的过度简化和错误推断。

4. 模型思维的风险：
- 作者强调了模型思维—将复杂现象简化为可量化指标—所带来的风险。
- 这种思维可能导致关键因素被忽视，从而使得决策和预测出现严重偏差。

5. 自我遮蔽的循环：
- 史密斯揭示了模型和数据如何一步步构成一个自我遮蔽的循环，使得参与者不自觉地陷入集体误区。
- 这种循环使得个体和组织很难识别和纠正自己的错误假设和逻辑漏洞。

6. 社会影响的反思：
- 书中对社会层面的影响进行了反思，分析了技术和媒体是如何联合塑造公众对人工智能的认知和期待。
- 社会对智能技术的盲目崇拜可能导致忽视了人文价值和批判性思考的重要性。

7. 未来展望的重要性：
- 展望未来，作者呼吁读者意识到，尽管人工智能带来许多进步和便利，但同样需要警惕其潜在的误导作用。
- 提出了对未来技术发展的审慎态度，鼓励人们在充满热情的同时，也要具备批判性的科学精神。

综上所述，可以看出《错觉：AI如何通过数据挖掘误导我们》不仅深入剖析了人工智能和大数据时代背后的复杂现实，而且提出了对当前科技发展态势的深刻反思和批评。这本书对于理解当下科技环境，特别是人工智能的应用和发展具有重要的启示作用，值得广大读者，特别是科技从业者和政策制定者仔细阅读与反思。

《错觉：AI如何通过数据挖掘误导我们》 加里・史密斯

《错觉：AI如何通过数据挖掘误导我们》加里・史密斯