店长必备货品管理手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国商业

作者:吴一夫

出品人:

页数:249

译者:

出版时间:2010-4

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787504467508

丛书系列:

图书标签:

• 经管
• 投资
• 零售
• 货品管理
• 库存管理
• 店长
• 经营
• 管理
• 书籍
• 商业
• 实用
• 手册

科技前沿：人工智能伦理与未来治理 本书聚焦于当前科技飞速发展背景下，人工智能（AI）所带来的深刻伦理挑战、法律空白以及全球治理的迫切需求。 --- 第一部分：人工智能的崛起与伦理困境的根源 第一章：技术奇点临近的悖论 本章首先对当代人工智能技术的发展脉络进行了梳理，从早期的符号主义到如今的深度学习和生成式模型，深入分析了算力、数据和算法的“三驾马车”如何共同推动了AI能力的指数级增长。然而，这种高速发展并非没有代价。本章着重探讨了“黑箱问题”——复杂的神经网络模型决策过程的不可解释性，如何直接挑战了人类社会对透明度、问责制的基本要求。我们深入分析了为什么一个在特定任务上表现卓越的AI系统，其决策路径却可能对人类而言是完全不透明的，并阐述了这种不透明性在医疗诊断、司法判决等高风险领域可能引发的灾难性后果。 第二章：偏见、歧视与算法正义 数据是AI的“血液”。本章的核心议题是算法偏见的形成机制及其社会后果。我们将详细解构训练数据中隐含的历史、社会和结构性偏见是如何被AI系统吸收、放大并固化到决策流程中的。通过对招聘筛选、信贷审批乃至面部识别技术中已发生的真实案例进行详尽的批判性分析，本章揭示了偏见如何从数据层面渗透到社会公平层面。我们引入了“算法正义”（Algorithmic Justice）的概念，探讨如何设计出更能体现公平、多样性和包容性的评估指标，并尝试构建一套前置的伦理审计框架，用以在AI系统投入实际应用前识别和修正潜在的系统性歧视。 第三章：自主性与人类主体性的边界 随着AI系统自主决策能力的增强，一个核心哲学与法律问题浮现：谁对AI的行为负责？ 本章探讨了从弱人工智能到通用人工智能（AGI）发展路径中，机器自主性对传统责任归属原则的冲击。我们详细讨论了在自动驾驶事故、高频交易失误或军事自主武器系统（LAWS）的攻击决策中，责任应如何在新主体出现的情况下进行分配——是开发者、部署者、使用者，还是系统本身？此外，本章也延伸至对“人类主体性”的哲学反思，探讨在高度依赖AI辅助决策的未来，人类的认知能力和道德判断力是否会被逐渐“外包”和削弱。 --- 第二部分：新兴风险与法律基础设施的重建 第四章：深度伪造（Deepfake）与信息生态的信任危机 生成式AI技术的爆炸性进步，尤其是在图像、音频和视频的逼真合成方面，对社会信任结构构成了前所未有的挑战。本章深入剖析了深度伪造技术的制作流程、传播机制及其对政治稳定、个人声誉和知识产权保护的直接威胁。我们分析了当前在法律上对“合成内容”的界定困境，以及数字取证技术在应对快速迭代的伪造技术时的滞后性。重点研究了对“真实性”（Authenticity）进行技术性验证（如水印、区块链溯源）和法律规制之间的复杂关系。 第五章：数据主权、隐私保护与跨境流动 在数据驱动的AI时代，个人数据不再仅仅是信息，而是具有高度价值的资产和潜在的监控工具。本章超越了现有的GDPR等框架，探讨了在跨国数据流动日益频繁的背景下，如何有效保障数据主权和个人隐私。我们对比了不同司法管辖区在数据本地化、匿名化技术有效性以及“被遗忘权”的实施难度。特别关注了联邦学习（Federated Learning）等旨在保护隐私的训练范式，评估其在实际应用中对数据安全和模型性能的平衡效果。 第六章：经济冲击与劳动力市场的重塑 AI对传统工作岗位的替代效应是不可避免的趋势。本章采用跨学科视角，结合宏观经济学模型和劳动力统计数据，量化分析了自动化对不同技能密集度行业的影响。我们不只停留在“失业恐慌”，而是深入研究了“工作转型”——即哪些新技能组合将成为未来劳动力市场的稀缺资源。本章探讨了应对大规模技术性失业的潜在社会政策工具，包括普遍基本收入（UBI）的经济可行性、全民再培训计划的设计原则，以及如何通过税收机制引导企业投资于“人机协作”而非单纯的“机器替代”。 --- 第三部分：全球治理与未来路径选择 第七章：国际合作、技术标准与“AI军备竞赛” 人工智能的竞争正日益演变为一种新的地缘政治竞争。本章详细考察了主要大国（美国、欧盟、中国）在AI监管哲学、战略投资方向上的差异，以及这些差异如何阻碍了全球统一治理框架的建立。我们重点分析了在军事AI领域（如自主武器）的管控必要性与实施难度，并探讨了建立类似核不扩散条约的全球AI安全监测与合作机制的可能性与局限性。本章呼吁建立一套全球公认的AI风险评估标准和透明度协议，以防止恶性竞争导致的安全滑坡。 第八章：构建适应性监管框架与“技术中立性” 传统的、基于特定技术的监管模式已无法应对AI迭代速度。本章提出构建一种“适应性监管框架”。这种框架应具备高度的灵活性和前瞻性，侧重于风险级别（Risk Tiers）而非技术本身。我们提出了一个基于潜在损害严重程度划分的监管层级体系，并探讨了“监管沙盒”（Regulatory Sandboxes）在安全测试和创新孵化中的作用。关键在于如何在不扼杀技术创新的前提下，确保对高风险应用的严格事前干预。 第九章：伦理嵌入与可信赖AI（Trustworthy AI）的工程实践 最终章回归到工程实践层面。我们探讨了如何将伦理原则从抽象概念转化为可执行的工程规范，即“伦理嵌入设计”（Ethics by Design）。本章详细介绍了在模型开发生命周期的各个阶段（数据收集、模型训练、部署监控）中，应集成哪些技术工具和流程来确保AI系统的可解释性（XAI）、鲁棒性（Robustness）和公平性（Fairness）。本书旨在为技术人员、政策制定者和企业领导者提供一套实用的路线图，以确保人工智能的未来发展方向，最终服务于人类的福祉，而非加剧现有的社会裂痕。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆