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出版者:哈尔滨工程大学出版社

作者:崔丹,吴兵

出品人:

页数:353

译者:

出版时间:2007-6

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787810739238

丛书系列:

图书标签:

• 财政学
• 公共财政
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• 经济学
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• 英语学习
• 金融

好的，这是一份针对一本名为《财政学专业英语》的图书所撰写的、不包含其内容的详细图书简介。这份简介将聚焦于一个完全不同的领域——《高级人工智能伦理与治理实践》。 --- 图书名称：高级人工智能伦理与治理实践 内容提要：解码智能时代的伦理罗盘与治理蓝图 在人类社会步入深度数字化与智能化融合的时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说的情节，而是重塑经济结构、社会形态乃至个体命运的核心驱动力。然而，伴随技术指数级增长的，是日益凸显的伦理困境、潜在的系统性风险以及对现有治理框架的严峻挑战。《高级人工智能伦理与治理实践》正是为应对这一时代命题而生的权威性专著。本书超越了对技术本身的肤浅讨论，深入剖析了AI发展前沿对人类文明基础构成的深刻影响，并系统构建了一套面向未来、可操作、跨学科的治理体系。 本书旨在为政策制定者、技术架构师、企业高管、法律专家以及致力于负责任AI开发的学者提供一份兼具理论深度与实践指导价值的行动指南。我们坚信，负责任的创新并非创新的对立面，而是确保AI技术可持续发展、最大化其社会福祉的关键前提。 结构与核心章节深度解析 本书共分为七大部分，三十余个章节，层层递进，从哲学基础到具体落地，构建了一个完整的伦理与治理闭环。 第一部分：智能时代的哲学基础与伦理溯源 (Foundational Philosophy and Ethical Origins) 本部分着重于厘清现代AI伦理学的思想根源与核心冲突。 1.1 图灵悖论与主体性边界： 探讨强人工智能（AGI）实现后，机器是否应享有权利、承担责任的核心哲学难题。分析笛卡尔式的二元论在面对可学习算法时的局限性。 1.2 功利主义、道义论与美德伦理在算法决策中的冲突： 详细剖析三种主流伦理学派如何指导或阻碍自动化决策过程。例如，在自动驾驶的“电车难题”中，不同伦理框架下的权重分配差异及其对现实世界的影响。 1.3 算法的内在偏见与社会公平的重构： 深入研究数据采集、模型训练、特征工程中潜藏的系统性歧视（如种族、性别、社会经济地位）。构建“公平性指标矩阵”，用以量化和对比不同公平定义（如机会均等、预测平等、群体平价）间的权衡。 第二部分：技术治理的透明度、可解释性与可问责性 (Transparency, Explainability, and Accountability in Technical Governance) AI系统的“黑箱”特性是阻碍信任和问责建立的首要障碍。本部分聚焦于解决这一技术难题，并将其转化为可执行的治理标准。 2.1 可解释性人工智能（XAI）的理论前沿： 详述LIME、SHAP值等局部解释方法，并拓展至对全局模型行为的结构化洞察。强调区分“理解机制”与“预测准确性”的辩证关系。 2.2 审计友好型AI架构设计（Audit-Friendly AI Architecture）： 提出一套面向监管要求的模型记录、版本控制和激活路径追踪标准。探讨如何将这些标准内嵌于DevOps流程中，实现“伦理左移”（Ethics-by-Design）。 2.3 问责链的构建与司法实践： 针对AI导致的损害，如何界定开发者、部署者、用户之间的责任边界。本书首次提出了“动态责任分配模型”，以适应AI学习和自我修正的特性。 第三部分：数据主权、隐私保护与生成式AI的风险 (Data Sovereignty, Privacy Protection, and Generative AI Risks) 数据的生命周期管理与新兴的生成式模型带来的新型安全挑战是本部分的核心议题。 3.1 差分隐私（Differential Privacy）的工程实现与局限： 深入分析如何在高数据效用和强隐私保护之间找到平衡点。书中提供了基于实际案例的“隐私预算”分配策略。 3.2 数据反向工程与模型窃取攻击的防御： 聚焦于深度伪造（Deepfake）内容识别的对抗性攻击方法，以及保护模型知识产权的加密技术（如联邦学习中的安全聚合）。 3.3 大模型（LLMs）的“幻觉”与知识产权风险： 探讨大型语言模型在生成事实错误内容（Hallucination）时的内在机制，以及如何在训练数据与生成内容之间建立可追溯的版权标记体系。 第四部分：跨国界的AI治理框架与国际比较 (Cross-Border AI Governance Frameworks and International Comparison) AI的全球性要求治理框架必须具备国际视野和互操作性。 4.1 欧盟《人工智能法案》（EU AI Act）的深度解读与对全球的影响： 详细分析其基于风险等级的分类管制模式，以及这对新兴市场技术标准制定的示范效应。 4.2 美国侧重于机构责任与行业标准的路径： 对比美国在白宫行政命令和国家标准与技术研究院（NIST）框架下的治理策略，强调自愿性标准与行业主导权。 4.3 区域化治理的挑战与协同机制： 讨论在技术输出国、数据来源国和使用国之间，如何构建多边合作机制，以避免“治理碎片化”和监管套利。 第五部分：行业特定AI的应用伦理与监管沙箱 (Industry-Specific AI Ethics and Regulatory Sandboxes) 伦理准则必须针对具体应用场景进行定制化。 5.1 金融领域的AI风险：信用评分、高频交易与系统性金融稳定： 探讨算法助推的“闪电崩盘”现象，以及在信贷决策中如何保证算法的社会包容性。 5.2 医疗健康AI的伦理困境： 关注诊断模型的误诊责任、患者数据共享的边界，以及“AI辅助决策”与医生最终判断权的关系。 5.3 军事与安全领域的自主武器系统（LAWS）的红线划定： 深入分析“有意义的人类控制”（Meaningful Human Control）的定义，并探讨国际人道主义法在算法决策中的适用性。 第六部分：构建企业级的AI治理体系 (Establishing Enterprise-Level AI Governance Systems) 将宏观伦理原则转化为企业日常运营的实际流程。 6.1 设立AI伦理委员会（AEC）的组织架构与职能： 提供了从董事会到一线工程师的汇报链和决策流程图，确保伦理考量贯穿产品生命周期。 6.2 风险评估与冲击分析（Risk and Impact Assessment）： 介绍一套结构化的AI伦理风险评估方法论，包括对社会、经济、心理层面的多维度评估工具。 6.3 激励机制与人才培养： 如何在绩效考核、晋升体系中纳入“负责任创新”的权重，并设计跨学科的AI伦理培训模块，培养具备“T型”能力的复合型人才。 第七部分：面向通用人工智能（AGI）的长期风险规划 (Long-Term Risk Planning for Artificial General Intelligence) 本书以前瞻性的视角，探讨未来几十年内可能出现的颠覆性技术带来的生存风险。 7.1 目标不对齐（Goal Misalignment）问题的技术缓解策略： 探讨基于人类价值观的强化学习（RLHF的升级版）和目标函数校准的最新研究。 7.2 AI安全研究的优先次序： 基于概率模型，对能力爆炸（Capability Explosion）与控制丧失（Loss of Control）的潜在时间表进行审慎预测，并建议国际社会在基础研究阶段应采取的“安全先行”策略。 7.3 人机共生的社会契约重构： 展望在高度智能化的未来，人类社会如何重新定义工作、价值创造和政治参与的意义。 读者对象 本书面向所有在智能技术浪潮中扮演关键角色的专业人士： 技术决策者（CTOs, CDOs）： 了解如何将伦理要求转化为可落地的技术路线图。 政策制定者与监管机构： 掌握制定前瞻性、适应性强且具备国际视野的AI法规所需的知识深度。 法律与合规专家： 深入理解算法问责的复杂性及其对现有法律体系的挑战。 学术研究人员： 提供跨学科研究的最新前沿理论与实证数据。 《高级人工智能伦理与治理实践》不仅是一本指导手册，更是对未来社会构建的严肃承诺，确保科技的力量始终服务于人类福祉。

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这本书的排版和装帧设计，体现了对读者阅读体验的极致尊重。纸张的质地非常好，微微带着哑光，即便是长时间在灯光下阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。更值得称赞的是，那些复杂的图表和公式，都被处理得恰到好处。它们并非简单地插入文本流中，而是被精心设计，使用了不同的颜色和线条粗细来区分不同的变量和参数，使得那些原本令人望而生畏的数学表达，变得清晰可辨，逻辑关系一目了然。我尤其喜欢作者在关键概念旁边设置的“专家提示”小框，这些提示往往是针对常见误解的纠正或者对理论局限性的点拨，它们像一个个及时的路标，确保我在知识的岔路口不会迷失方向。这种对细节的关注，让阅读体验从“学习”提升到了“享受”的层次，我很少见到如此用心对待一本专业教材的出版商。

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这本书的语言风格简直是一场文字的冒险，它不像某些专业教材那样干巴巴地堆砌术语，而是充满了逻辑的张力和辩证的思辨。作者似乎并不满足于仅仅罗列定义，他更热衷于探讨不同财政理论学派之间的冲突与融合。比如，在讲到公共物品的有效供给问题时，他没有简单地套用经典的“边际成本等于边际效益”的公式，而是花了相当大的篇幅去讨论“搭便车”问题在现实社会治理中的复杂性，甚至引用了博弈论的模型来佐证其观点。阅读过程中，我时常需要停下来，反复琢磨作者的遣词造句，那种对精确表达的执着，让阅读过程充满了智力上的挑战和满足感。尤其欣赏的是，作者总能在看似僵硬的财政模型中，巧妙地植入对社会公平和代际责任的关怀，使得整本书的格调显得既专业又富有人文情怀，绝非那种冷冰冰的数学推演集合。

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这本书的真正价值，或许在于它超越了传统财政学的范畴，将经济学、政治学乃至社会学的前沿洞察融合在一起。它讨论的税务公平性，已经上升到了社会契约和代际剥削的高度，而不是停留在边际税率的计算上。在谈及环境税费改革时，作者引入了行为经济学的视角，探讨了纳税人对“绿色溢价”的心理承受能力，并基于此设计了一套更具可操作性的激励机制。这种跨学科的视野，极大地拓宽了我对“财政”二字的理解——它不再仅仅是关于政府收支的学问，而是关乎社会资源配置效率、政治稳定以及未来可持续发展的核心工具。读完这本书，我感觉自己不再只是一个财政理论的被动接受者，更像是一个能够审视和批判现有政策体系的思考者，它提供的是一套完整的“世界观”，而不仅仅是一堆知识点。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种沉稳的深蓝色调配上烫金的字体，一股浓厚的学术气息扑面而来，一看就知道不是那种泛泛而谈的入门读物。我翻开目录，首先映入眼帘的是对宏观经济学中财政政策工具的详尽梳理，从税收的边际效应到政府支出的乘数效应，讲解得层次分明，逻辑严谨得让人不得不佩服作者在构建知识体系上的功力。尤其在描述财政赤字货币化与非货币化对长期通胀预期的影响时，引用了多篇重量级期刊的实证研究，这些案例的选取非常具有代表性，使得原本抽象的理论分析瞬间变得具体可感。我记得有一个章节专门探讨了不同国家在应对金融危机时采取的财政刺激方案的异同，对比分析得非常深刻，特别是对于那些在发展中国家可能遇到的“挤出效应”的讨论，观点新颖，提供了很多值得深思的角度。读完前几章，我感觉自己对于财政决策背后的经济学原理的理解又上了一个台阶，那种豁然开朗的感觉，实在美妙。

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我最近在准备一个关于地方政府债务风险评估的报告，本来觉得这个领域资料繁杂，难以系统化。鬼使神差地翻开了这本书的后半部分，结果惊喜地发现，它居然用一个专门的章节系统地构建了地方政府隐性担保的量化模型。这个模型不仅考虑了政治激励因素，还细致区分了中央政府对不同级别地方政府的救助倾向性，这在其他任何一本财政学著作中都未曾见过如此详尽的论述。作者在介绍这个模型时，步骤清晰，每一步的假设和推导都给出了充分的背景解释，使得我们这些非纯数学背景的读者也能领会其精髓。更妙的是，作者还附带了一组模拟数据和结果分析，虽然只是示例，但足以展示如何将理论工具应用于实际的风险监测中。这简直就是一本“实战手册”，为我的工作提供了全新的分析框架和数据支撑，效率提升了不止一个档次。

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