Stock-Options Backdating & Executive Compensation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Skupien, Phyllis Lipka (EDT)/ Reynolds, Frank (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:864.00元

装帧:

isbn号码:9780314966278

丛书系列:

图书标签:

• Stock Options
• Executive Compensation
• Backdating
• Corporate Governance
• Financial Accounting
• Securities Law
• Fraud
• Ethics
• Insider Trading
• Compensation Committee

好的，这是一份基于您的书名《股票期权回溯与高管薪酬》不包含该主题的、关于另一本新书的详细简介： --- 新书抢先看：《智能时代的伦理前沿：算法偏见、数据主权与未来治理》 导言：机器决策的黎明与道德的迷思 我们正站在一个历史性的十字路口。人工智能、大数据和自动化系统不再是科幻小说的素材，而是渗透到社会结构、经济运行乃至个人日常决策中的核心驱动力。从信贷审批、司法判决到医疗诊断和招聘筛选，算法正以前所未有的速度和规模执行着关键判断。然而，伴随这种效率的爆炸式增长，一系列深刻的伦理挑战也浮出水面。 《智能时代的伦理前沿》并非一本探讨技术本身如何运行的教科书，而是一部审视这些强大工具如何重塑人类社会基本价值与公平观念的严肃思辨录。本书深入剖析了在“机器即中介”的时代，我们如何界定责任、确保公正，以及维护作为个体不可剥夺的尊严。 第一部分：看不见的偏见——算法的影子投射 本部分聚焦于当下最紧迫的问题之一：算法决策中的系统性偏见及其后果。 第一章：数据的原罪与模型的偏离 我们通常认为机器是客观的，但算法的“客观”仅仅是对训练数据的忠实反映。本书首先拆解了数据采集、标注和清洗过程中的隐含假设与历史遗留问题。如果历史数据本身就带有种族、性别或社会经济地位的歧视，那么基于此训练的模型将不可避免地“学习”并固化这些偏见。详细分析了“偏见放大效应”，即少量初始偏差如何在复杂的迭代学习中被指数级放大，最终导致对特定弱势群体的系统性排斥。 第二章：公平性的多维困境 “公平”在人类社会中已是难以统一的概念，而在数学模型中，这种模糊性被推向了极限。本书系统梳理了当前主流的几种算法公平性度量标准——例如统计均等、机会均等、预测平价等——并阐述了它们之间的内在冲突。通过一系列详尽的案例研究，包括面部识别技术在不同人种间的识别率差异，以及基于AI的信用评分系统对低收入社区的“数字红线”设定，本书论证了不可能同时满足所有公平性定义的数学困境，并探讨了在实际应用中进行权衡的必要性和伦理基础。 第三章：黑箱的权力——可解释性与问责机制 深度学习模型的复杂性使其决策过程常常呈现为“黑箱”。当一个自动化系统拒绝了一笔贷款申请或未能识别出潜在的医疗风险时，受影响的个体有权知道“为什么”。本章深入探讨了可解释性AI（XAI）的现状与局限性。我们不仅分析了LIME、SHAP等解释工具的技术原理，更重要的是，探究了在法律、监管和公共信任的层面上，何种程度的解释是足够的、负责任的。缺乏可解释性，便意味着权力运行的隐秘化，这对于民主治理构成了根本挑战。 第二部分：数字主权与个体尊严的重塑 随着数据成为新的生产要素，个人对其数字足迹的控制权成为了核心议题。 第四章：数据主权的法律疆域 本书跨越了地域限制，对比了全球主要的数据治理模式。从欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）的“遗忘权”到中国在数据安全和跨境流动方面的政策演变，再到美国在联邦层面缺乏统一立法的碎片化状态。重点剖析了“数据所有权”这一概念在技术现实面前的脆弱性。数据的使用权、控制权与控制主体之间的权责边界如何界定？本书提出了“数字人格权”的概念，主张将数据视为个人身份延伸的一部分，而非可随意开采的资源。 第五章：微观操纵与认知边界 算法不仅仅是分类工具，它们更是强大的说服和引导机器。本章聚焦于“推荐系统”和“信息流推送”如何无形中塑造个体的认知结构和消费习惯。深入分析了“信息茧房”的形成机制，以及平台利用用户心理模型进行“微观目标定位（Micro-targeting）”所带来的政治和心理风险。探讨了当决策被外部算法高度优化时，人类的自由意志和自主性是否受到了侵蚀。 第六章：数字劳动与监控资本主义的幽灵 在智能自动化加速的背景下，人力资源的价值正在被重新定义。本书审视了零工经济（Gig Economy）中基于算法的“隐形管理”，即平台如何通过实时数据反馈和绩效评分系统，对工人施加比传统经理人更严格、更无处不在的控制。分析了这种模式如何模糊了雇佣关系，使得劳动者处于持续的、被量化的压力之下，并探讨了维护“数字劳动尊严”的必要社会契约。 第三部分：面向未来的治理框架与伦理设计 本书的收官部分转向建设性的解决方案，探讨如何在技术进步的洪流中建立稳健的治理体系。 第七章：嵌入式伦理学：从事后问责到事前设计 治理不能仅仅是事后的监管和惩罚。本书大力倡导“伦理设计（Ethics by Design）”的理念，要求在算法开发的初始阶段就将公平性、透明度和鲁棒性作为核心工程指标。详细介绍了如何通过对抗性测试、偏见审计工具以及建立跨学科的伦理审查委员会，将伦理原则“硬编码”进系统架构中。 第八章：全球协同与标准化的挑战 由于算法和数据流动的无国界性，单一国家的监管措施往往难以奏效。本章深入讨论了建立国际性技术治理框架的必要性，以及在文化、政治体制差异巨大的背景下，如何就基本伦理原则达成共识。探讨了诸如“人工智能联合国”或全球性技术标准组织的潜力与障碍。 第九章：重塑公共信任：技术素养与民主参与 最终，技术的有效治理有赖于公民的理解和参与。本书呼吁对技术伦理进行广泛的公共教育，提升社会对算法影响力的批判性思维。只有当公众不再将AI视为不可理解的魔法，而是视为需要持续监督和修正的社会基础设施时，我们才能真正驾驭智能时代的巨大潜力，确保其发展方向服务于全人类的福祉。 --- 《智能时代的伦理前沿》是一部面向政策制定者、技术开发人员、社会科学家以及所有关心未来社会形态的读者所著的深度指南。它不仅指出了当前技术发展中隐藏的道德陷阱，更提供了在保障人类价值的前提下，构建智能、公平、负责任的数字未来的路线图。

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