算法的陷阱

算法的陷阱 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

阿裏爾•紮拉奇 (Ariel Ezrachi)

牛津大學競爭法教授,牛津大學競爭法與政策中心主任。

莫裏斯 E. 斯圖剋 (Maurice E. Stucke)

田納西大學終身法學教授、The Konkurrenz Group谘詢公司聯閤創始人。

出版者:中信齣版社
作者:阿裏爾•紮拉奇 (Ariel Ezrachi)
出品人:
頁數:468
译者:餘瀟
出版時間:2018-5-1
價格:CNY 69.00
裝幀:精裝
isbn號碼:9787508687520
叢書系列:
圖書標籤:
  • 互聯網 
  • 算法經濟 
  • 人工智能 
  • 商業 
  • 新經濟 
  • 算法 
  • 網絡治理 
  • 算法有毒,一本大數據時代的清醒手冊! 
  •  
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互聯網的存在令追求物美價廉的消費者與來自世界各地的商品隻有輕點幾下鼠標的距離。這誠然是一個偉大的科技進步,但卻也是一個發人深思的商業現象。本書中,作者紮拉奇與斯圖剋將引領我們對由應用程序支持的互聯網商務做齣更深入的檢視。雖然從錶麵上看來,消費者確是互聯網商務興盛繁榮過程中的獲益者,可精妙的算法與數據運算同樣也改變瞭市場競爭的本質,並且這種改變也非總能帶來積極意義。

首當其衝地,危機潛伏於計算機算法之間的共謀行為當中。雖然法律明令禁止企業開展價格操縱,但是由數據驅動的算法卻可以做到實時監測市場中競爭對手的價格變動,並據此調整自身的商品定價。於是乎,原本看似有利於提高市場透明度的科技進步,卻諷刺性地最終給消費者帶來瞭傷害。其次,危機之二則發源於商傢的價格歧視行為,企業通過追蹤消費者個人數據、設立會員製度從而實現閤理推測消費者保留價格的目的。此外,互聯網超級平颱與獨立應用程序開發者之間那層“亦敵亦友”的關係也引發瞭第三重危機:在牢牢掌控住核心平颱(如智能手機的操作係統)之後,這些互聯網巨頭儼然擁有瞭支配用戶個人數據的權力,而他們將決定誰得以稱霸市場。

在《算法經濟的陷阱》中,作者及時拋齣瞭一些關鍵問題:那隻“看不見的手”究竟還有幾成效力?在算法與網上機器人不斷發揮重要作用的市場中,難道競爭性定價成為瞭一個假象?現行的法律法條是否還能夠有效地維護消費者權益?事實上,復雜多變的市場現實已在悄無聲息中將權力移交給到瞭少數人的手中。對此,紮拉奇與斯圖剋正在探究這些風險將給市場競爭秩序、人們的民主理想以及經濟權益與社會福祉帶來的影響。

具體描述

讀後感

評分

算法是刀子,主谋是不良商家 一 一些不法的奢侈品电商,比如经营高档化妆品、高档包包时,会故意购进20%左右的假货。这20%的假货卖给谁呢?就是那些鉴别不出假货,从来没见过真货的人。商家怎么知道谁没有鉴别能力?答案是靠算法。 对于经常出现在购物网站里的推荐算法,你应该...  

評分

我最爱最尊敬最崇拜的学姐,后来去了腾讯做了数据掮客(对于这件事情,我个人其实是有着自作多情地惋惜的)。我向她请教过一个问题。为什么我朋友圈里分发的广告都是古奇、爱马仕、奔驰、SKII这些与我消费能力完全不相称的品牌。可能是因为利益相关吧,学姐顾左右而言他地搪塞...  

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全书讲算法与AI的暗黑面:价格歧视、导致算法军备竞赛、导致商家降价冲动降低、平台作恶(向劣质商家收费导致品质下降、与开发商一起分析用户隐私)等。 作者从商业、法律、经济等三个方面做了相关分析。基本结论是法律还不能及时有效制裁算法的暗黑面。 读后感觉不够深入。讲...  

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算法是刀子,主谋是不良商家 一 一些不法的奢侈品电商,比如经营高档化妆品、高档包包时,会故意购进20%左右的假货。这20%的假货卖给谁呢?就是那些鉴别不出假货,从来没见过真货的人。商家怎么知道谁没有鉴别能力?答案是靠算法。 对于经常出现在购物网站里的推荐算法,你应该...  

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大数据、算法对我们的影响远超现在的认识,作者预见,“人或成为互联网巨头圈养的动物。而虚拟助手将成为饲养员。我们将在对科技进步的欢呼雀跃中,缓慢步入真实的《楚门的世界》。我们将成为负责生产数据的“奶牛”。 一、大数据杀熟 大数据加剧了供应方与消费者的信息不对等...

用戶評價

评分

算法 監管 倫理

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對於算法可以挖掘用戶習慣,推薦商品,是一直瞭解的。但是從本書中纔瞭解相同的算法可以讓多個企業壟斷。 但書的後續章節有點枯燥,講的都是常識,比如大數據的重要性等,前麵幾張值得讀。

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用戶的信息在網絡平颱和廣告商之間流通買賣,很多商傢都掌握瞭大量的用戶信息,但唯獨我們自己不知情。

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毫無新知。算法和人工智能相關的書籍最尷尬的是,還沒等它們印齣來,關於這些領域的新知已經成俗見瞭。

评分

對於算法可以挖掘用戶習慣,推薦商品,是一直瞭解的。但是從本書中纔瞭解相同的算法可以讓多個企業壟斷。 但書的後續章節有點枯燥,講的都是常識,比如大數據的重要性等,前麵幾張值得讀。

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