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页数:212

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出版时间:2008-5

价格:24.00元

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isbn号码:9787309059922

丛书系列:

图书标签:

• 会计
• 企业会计
• 核算
• 财务会计
• 会计学
• 财务管理
• 会计实务
• 报表分析
• 经济学
• 管理学

好的，这是一本名为《智能时代的人工智能伦理与治理》的图书简介： --- 图书简介：智能时代的人工智能伦理与治理 导论：迈入算法的黎明 随着深度学习、神经网络和大数据技术的飞速发展，人工智能（AI）已不再是科幻小说的素材，而是深刻重塑人类社会结构、经济模式乃至日常生活的核心驱动力。从自动驾驶汽车到精准医疗诊断，从金融风控到内容推荐，AI正在以前所未有的速度渗透到每一个角落。然而，伴随着这种颠覆性的进步，一系列深刻的伦理困境与治理难题也浮出水面。我们如何确保这些日益强大的系统是公平、透明且负责任的？当算法做出影响人类命运的决策时，谁应承担责任？ 《智能时代的人工智能伦理与治理》正是在这一关键历史节点上，系统性地梳理和剖析当前人工智能发展所面临的复杂挑战，并探讨构建稳健、前瞻性治理框架的必要性和可行路径。本书旨在为政策制定者、技术开发者、法学专家、社会学者以及所有关注未来社会形态的读者，提供一个深度、多维度的思考框架。 第一部分：伦理困境的棱镜——技术与价值的碰撞 本部分深入探讨AI技术在应用过程中暴露出的核心伦理冲突点。我们摒弃了对技术进步的盲目乐观，转而聚焦于算法决策背后的价值取向与潜在社会损害。 1. 算法偏见与社会公平： 探讨训练数据中固有的历史偏见如何被机器学习模型放大和固化，导致对特定人群（如少数族裔、性别群体）的歧视性结果。内容涵盖偏见识别方法、去偏技术（Debiasing）的局限性，以及如何从社会结构层面介入，确保AI的“公平性”不仅仅是数学上的平衡，更是社会正义的体现。重点分析了招聘系统、信贷审批和刑事司法领域的实际案例。 2. 透明度、可解释性与“黑箱”难题（XAI）： 随着模型复杂度的增加（如大型语言模型和复杂的决策树），理解AI做出特定决策的逻辑变得愈发困难。本书详细论述了可解释人工智能（XAI）的理论基础、现有技术（如LIME、SHAP值）的应用场景与局限，并深入探讨了在人命关天的领域（如医疗诊断），“为什么”的解释权与“是什么”的预测能力之间的紧张关系。 3. 责任归属与自主性边界： 自动驾驶事故、AI辅助的医疗失误，当自主系统造成损害时，责任应归属于设计者、使用者、所有者还是系统本身？本书审视了传统侵权法在面对高度自主AI系统时的失效之处，并探讨了引入新的法律主体概念或建立严格的产品责任制度的可能性。 4. 隐私保护与数据主权： 在数据驱动的AI时代，个人数据泄露的风险空前增加。本书超越了传统的匿名化处理方法，重点分析了联邦学习（Federated Learning）、差分隐私（Differential Privacy）等前沿技术在平衡数据利用价值与个人隐私权利方面的实践与挑战，并讨论了数据作为“数字石油”的经济价值与伦理保护之间的博弈。 第二部分：治理的构建——从原则到实践 如果说第一部分是诊断，那么第二部分就是开出治理的“药方”。本部分聚焦于如何将抽象的伦理原则转化为具有约束力的法律法规、行业标准和技术规范。 1. 全球AI治理的格局与比较： 全面梳理了当前全球主要经济体和国际组织在AI治理方面的实践与理念差异。重点对比了欧盟《人工智能法案》的风险分级方法、美国的软法引导路径，以及中国在数据安全和算法监管方面的具体举措。分析了跨文化背景下，不同伦理体系如何影响治理框架的设计。 2. 法律与监管工具箱： 探讨了适用于AI监管的多种法律工具。这包括针对特定高风险应用的“沙盒”监管机制、技术标准化的作用（如ISO/IEC标准如何影响市场准入）、以及建立独立监管机构以持续监控算法演化的必要性。本书特别强调了“治理前置”（Ethics by Design）原则如何融入产品开发生命周期。 3. 问责制与审计机制： 建立有效的AI问责制是治理的核心。本书详细阐述了AI审计（AI Auditing）的流程、独立审计师的角色定位，以及如何设计可审计的记录系统（如“算法账本”）。同时，探讨了公民参与和公众监督在确保算法决策过程公开性中的不可替代的作用。 4. 长期风险与超级智能（AGI）的远见治理： 超越当前的应用层面，本书也对未来通用人工智能（AGI）的潜在风险进行了前瞻性探讨。重点关注了“对齐问题”（Alignment Problem）——如何确保比人类更聪明的系统目标与人类福祉保持一致，并讨论了建立国际合作机制以应对生存风险的必要性。 第三部分：跨学科的整合与未来展望 本书的价值不仅在于分析问题，更在于提供整合性的解决方案。第三部分着眼于如何促进技术、法律、哲学和社会科学的深度对话，共同塑造一个负责任的AI未来。 1. 跨学科人才的培养： 强调了培养既懂技术原理又具备深厚伦理素养的复合型人才的重要性，提出了高校教育和行业培训改革的建议。 2. 机构韧性与治理的动态适应性： 鉴于AI技术的快速迭代性，任何静态的治理方案都将很快过时。本书主张建立“适应性治理”（Adaptive Governance）模式，要求监管机构具备快速学习和响应能力。 3. 从“管控”到“赋能”的思维转变： 最终，本书倡导一种积极的治理观。伦理与治理不应被视为创新的桎梏，而应是引导创新走向更具包容性和可持续方向的导航星。通过建立清晰的护栏，我们才能真正释放AI的巨大潜力，服务于全人类的福祉。 《智能时代的人工智能伦理与治理》不仅仅是一本关于AI限制的书，它是一份对我们未来社会契约的深刻思考，为如何驾驭这场技术革命提供了清晰、务实且富有远见的路线图。

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这本书的语言风格，怎么说呢，有点像在听一位非常资深但有些固执的老师在讲课，学术气息是有了，但趣味性和可读性确实差了一点。它用了大量的术语，但对于这些术语在不同行业背景下的具体应用差异，解释得不够细致。比如，谈到收入确认时，它引用了大量的法规条文，但没有深入分析在 SaaS 商业模式和项目制服务模式下，如何平衡合规性与现金流管理之间的矛盾。我花了很大力气才把那些拗口的法律条文和实际业务场景串联起来，这无疑增加了阅读的认知负荷。我更欣赏那种能用生动的比喻或贴近生活的例子来阐释复杂概念的书籍。坦率地说，这本书的结构有点松散，章节之间的逻辑推进不够紧密，有时候感觉像是在阅读一系列独立的学术论文的合集，缺乏一个贯穿始终的主线索来引导读者逐步建立起一个完整的财务决策框架。

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这本书最让我感到意外的是，它对当前热议的 ESG 报告和可持续发展会计的讨论几乎是避而不谈。在当前全球资本市场越来越重视企业社会责任的大背景下，这无疑是一个巨大的内容真空。我原本期望能看到关于碳排放核算方法、绿色投资项目可行性分析的会计处理指南，哪怕是一个章节的探讨也好。但全书读完，感觉就像是停在了工业时代末期。此外，对于中小企业普遍关心的、如何在不增加过多管理成本的前提下，利用云会计工具实现流程自动化的经验分享也严重不足。它给出的解决方案似乎都依赖于昂贵的、大型的 ERP 系统，这对于轻资产、快速迭代的初创企业来说，简直是天方夜谭。这本书在跟上时代步伐这一点上，明显落后了，缺乏与时俱进的活力和前瞻性。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调配上烫金的书名，一看就是严谨、专业的代表。然而，当我翻开内页，期望能在其中找到关于成本控制和全面预算管理的深入探讨时，我却感到了一丝失落。书中对于如何在新经济环境下，利用信息技术手段优化应收账款周转率的实操案例几乎没有提及，更多的是对传统会计科目的机械罗列和定义。我原本期待能看到一些前沿的、能立刻应用到我日常管理中的工具和方法论，比如如何结合供应链金融来设计更精细的存货跌价准备模型，但很遗憾，这些章节的篇幅非常有限，内容深度也停留在教科书的表面。尤其是关于集团内部资金集中的税务筹划部分，几乎是空白，这对于需要跨区域管理和并购重组的中型企业来说，实用价值大打折扣。感觉这本书更像是一个准备应付基础考试的参考资料，而不是一个指导企业财务战略转型的实战手册，它的视野似乎还停留在过去十年，对当前数字化转型带来的挑战和机遇捕捉不足。

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从装帧质量和排版来看，这本书的制作水准确实不错，纸张选料讲究，字体清晰，长时间阅读也不会感觉眼睛疲劳。但这并不能掩盖内容上的某些“硬伤”。比如，在处理关联方交易披露这一块，它仅仅停留在要求披露的层面，对于如何识别那些“隐形”的关联交易，尤其是在复杂的股权结构中，如何运用穿透式审查的思维去发现潜在的利益输送风险，这本书就没有提供任何有价值的视角。我期待的是一种批判性的、更具风险防范意识的会计思维，而不是对现行准则的简单复述。这本书的视野更偏向于“合规性审计”，而不是“价值创造性会计”。在我看来，一个好的财务书籍应该能教会读者如何利用会计信息去洞察商业风险，而不是仅仅教会他们如何制作符合规定的报表。

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让我印象最深的是，这本书对于非财务管理人员友好度极低。我找这本书的初衷是希望能够帮助我的运营团队更好地理解财务报表背后的业务逻辑，从而提升跨部门协作的效率。然而，书中对“三表勾稽关系”的解释固然标准，但对于如何将这些关系转化为管理层可理解的“业务指标”——比如，如何通过分析固定资产周转率的变化趋势，来判断产能扩张是否合理——这方面的内容几乎没有涉猎。它假定读者已经完全掌握了会计语言，但现实是，很多企业管理者需要的是“翻译”而不是“原著”。此外，书中对股权激励的会计处理虽然有所提及，但对于如何设计一个既能激励高管又能符合公允价值计量准则的方案，缺乏关键的实操步骤和案例对比分析。总而言之，它更像是给已经身处财务部门核心的专业人士准备的，对外延性知识的拓展和普及作用有限。

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