具体描述
《病原生物与免疫学基础(第2版)》是在“全国卫生职业教学新模式研究课题组”指导下编写的，为教育部职业教育与成人教育司推荐教材和技能型紧缺人才培养培训教材之一。全书共12章，主要讲述医学微生物学和人体寄生虫学的基本知识，常见病原生物及所致疾病，医学免疫学的基本原理及临床应用，并安排了39项实验增加实践动手能力。《病原生物与免疫学基础(第2版)》在第一版的基础上做了修订，使其更体现社会对卫生职业教育的需求，更贴近专业人才能力培养的要求。在内容安排上，以“必需，够用”为度，每章前列出学习目标，文中插入生动活泼的“链接”和与临床结合的典型案例，每章后附目标检测题，文字通俗易懂、版式新颖，并配有大量图片，易学、实用，非常适合中职护理、助产、检验、药剂、卫生保健、康复、口腔工艺、影像技术等相关专业使用。《病原生物与免疫学基础(第2版)》配套教学课件，供师生下载使用。
好的，以下是一份关于一本名为《病原生物与免疫学基础》的图书的详细简介，内容将聚焦于该书不涵盖的领域，以确保不涉及原书的主题： --- 《现代人工智能伦理与治理：算法时代的社会责任》 导言：技术飞速发展下的伦理困境 在二十一世纪的第二个十年，人工智能（AI）已不再是科幻小说的专属，而是深刻重塑我们社会结构、经济模式乃至个体生活的核心驱动力。从自动驾驶汽车的决策系统到精准医疗诊断模型的建立，再到金融市场的算法交易，AI的渗透无处不在。然而，这种前所未有的技术能力，正以前所未有的速度，挑战着人类既有的伦理框架、法律规范和社会契约。 本书《现代人工智能伦理与治理：算法时代的社会责任》并非探讨AI技术本身的计算原理或底层编程逻辑，而是专注于剖析和应对技术发展过程中所产生的深刻的哲学、社会和治理难题。我们摒弃了对“强人工智能”的空泛探讨，而是聚焦于当前“弱人工智能”和“通用人工智能”的实际应用场景中，已经显现或迫在眉睫的伦理风险与治理缺口。 第一部分：算法的偏见与公平性危机 本书开篇聚焦于“算法黑箱”问题及其导致的社会不公。我们深入探讨了数据驱动决策模型中固有的偏见是如何被放大和固化的。这部分内容不涉及任何微生物学或免疫学机制，而是完全专注于信息科学与社会公平的交叉点。 数据偏差的代际传递： 我们考察了训练数据集中历史性的种族、性别和社会经济地位的差异，如何通过复杂的机器学习模型（如深度学习网络）被内化，并在招聘、信贷审批、刑事司法预测等关键领域产生系统性的歧视。例如，对比分析了不同地区用于面部识别系统的准确率差异，揭示了数据采集地域不平衡对模型普适性的负面影响。 可解释性（XAI）的伦理要求： 传统的统计模型往往能提供清晰的因果路径，但现代的复杂模型（如深度神经网络）却难以解释其决策依据。本书探讨了“为什么”这个模型拒绝了某人的贷款申请，或“为什么”它将某人识别为高风险目标。这种不可解释性本身就是一种伦理挑战，因为它剥夺了受影响个体进行申诉和质询的权利。我们详细分析了如LIME、SHAP等可解释性工具的局限性，并论证了在关键决策领域，对可解释性的绝对要求是构建信任的基石。 第二部分：自主性、责任与法律真空 随着自动系统决策能力的增强，谁应该为错误负责成为了一个迫切的法律和哲学问题。本书完全避开了生物体的内部调控机制，而是聚焦于人造系统的外部责任分配。 机器的道德主体地位： 我们审视了自动驾驶事故中，是程序员、制造商、车主还是AI本身应承担责任。本书辩论了在未来，如果一个高度自主的AI系统做出了一个在人类看来是“非理性”但技术上最优的决策时，现行侵权法和刑法如何应对。我们通过案例分析，阐述了将“意图”这一人类法律概念映射到算法决策过程中的理论困难。 军事应用的伦理边界： 致命自主武器系统（LAWS）的开发，引发了关于“战争尊严”和“人类意义判断”的深刻讨论。本书批判性地考察了将杀戮的最终决定权移交给机器的伦理风险，强调了“在回路中（human-in-the-loop）”的必要性，并分析了国际人道法在面对机器决策时的滞后性。 第三部分：隐私、监控与数字威权主义的风险 本书的第三部分转向了技术如何重塑社会控制与个体自由之间的动态平衡。这部分内容与生物体的防御机制或感染过程无关，而是纯粹关注信息权力的结构。 大规模数据采集的社会影响： 现代AI系统的燃料是海量数据。本书详细分析了“数据榨取”模式如何导致个体对自身信息流的控制权丧失。我们探讨了“隐私悖论”——个体声称重视隐私，但在实际使用中却愿意以数据交换便利性——背后的心理驱动力，以及这种交换如何被大型平台用于构建超精准的用户画像。 社会信用体系的哲学审视： 聚焦于某些国家推行的社会信用或声誉评分系统，本书从功利主义和权利本位理论的视角进行了批判性分析。我们探讨了基于历史行为数据的预测性评分，如何可能形成一个自我实现的预言（Self-Fulfilling Prophecy），从而固化社会阶层，限制个人的自由选择空间。这种治理模式的有效性与对个人权利的侵犯之间的权衡，是本章的核心议题。 第四部分：治理框架与未来路径 在分析了伦理困境与治理真空后，本书致力于提出切实可行的治理方案，这些方案完全基于技术监管和政策制定，不涉及生物科学的应用。 全球协作与标准制定： 鉴于AI技术的跨国界性，本书主张建立类似气候变化协议的全球性监管框架。我们评估了欧盟的《人工智能法案》作为首个全面监管尝试的优点与不足，并探讨了在技术迭代速度远超立法周期的现实下，如何设计“适应性监管沙盒”（Regulatory Sandboxes）。 公民科技素养与参与： 最终，本书强调，有效的AI治理不能仅仅是技术专家和政府的责任，它需要广泛的公民参与。我们提出了提升公众对算法决策过程理解的教育策略，主张将“算法素养”纳入基础教育体系，以确保民主社会能够就AI的未来发展方向达成共识。 总结： 《现代人工智能伦理与治理：算法时代的社会责任》旨在为政策制定者、技术伦理学家、社会科学家以及所有关心技术进步如何塑造未来的人们，提供一套全面、深入且立足于现实的分析工具，以确保技术的发展是负责任、公平且服务于人类福祉的。本书的论述范畴，完全限定于信息技术、社会学、法学和伦理哲学领域。 ---
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