Читать онлайн книгу "Краткое содержание книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О’Нил"
Ключевые идеи книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О'Нил
Smart Reading
Smart Reading. Ценные идеи из лучших книг
Этот текст – сокращенная версия книги Кэти О'Нил «Оружие математического поражения». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры.
О книге
Кэти О'Нил, бывший аналитик с Уолл-стрит, в своей книге «Оружие математического поражения» знакомит общественность с тревожным симптомом. Математические модели, которые пронизывают современную жизнь, угрожают разрывом социальных связей. Мы живем в эпоху алгоритма. Решения, которые оказывают влияние на нас, принимаются не людьми, а машинами. Теоретически это должно приводить к справедливому распределению благ: если всех судят по одним правилам, значит, предвзятость устранена. Однако на деле математические модели, которые работают с большими данными, непрозрачны, их невозможно проверить и отрегулировать. Модели поддерживают счастливчиков и наказывают угнетенных. Кэти О'Нил призывает разработчиков брать на себя ответственность за свои алгоритмы, а политиков – регулировать их использование.
Зачем читать
• Взглянуть на BigData с критической точки зрения, проанализировать их пользу и перспективность.
• Ознакомиться с доступными практическими примерами исследований современных математических моделей.
• Углубить экспертные знания аналитиков и маркетологов в области BigData.
Об авторе
Кэти О'Нил – обладательница степени PhD по математике Гарвардского университета. Работала на математическом факультете Массачусетского технологического института. В разгар кредитного кризиса служила частным аналитиком в хедж-фонде D. E. Shaw. Обозреватель Bloomberg View и автор блога mathbabe.org. Участница группы Альтернативного банкинга движения Occupy Wall Street, а также стартапов в области систем, предсказывающих покупки и клики. Основатель и директор аудиторской компании ORCAA.
Краткое содержание книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О'Нил
Оригинальное название:
Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens
Автор:
Cathy O'Neil
Тема:
Обязательное чтение
Правовую поддержку обеспечивает юридическая фирма AllMediaLaw
www.allmedialaw.ru (http://www.allmedialaw.ru/)
Введение
Начало активного развития экономики Big Data пришлось на 2008—2010 гг., когда математики и специалисты в области статистики погрузились в изучение жизни человека: его желаний, интересов, физических возможностей и психологических особенностей. Их главной целью стало научиться оценивать, предугадывать и влиять на действия homo sapiens в работе, обучении, сексе, контролировать лояльность людей к идеям.
Но «что-то пошло не так», и Big Data стали превращаться в оружие математического поражения. Один из главных просчетов специалистов в том, считает автор, что созданные математическим путем приложения слишком часто базируются на ошибочных алгоритмах поведения человека. Вынесенные самообучающейся программой вердикты не анализируются и не обсуждаются в обществе. Кроме того, сегодня очевидно, что ущемляются права обычных людей. Если несправедливость выводов алгоритма по отношению к себе заметит обеспеченный человек, то он сможет добраться до причин и восстановить справедливость. Кто небогат, либо не заметит ошибку машины, либо не будет располагать ресурсами для ее исправления.
Так, соискателю могут отказать в работе из-за выводов Big Data о его слишком низком кредитном рейтинге или криминальном прошлом. Иногда это происходит из-за сбоя программы, по ошибке. Но жертва почти гарантированно не узнает, что в действительности послужило причиной неудачи. Несправедливость проявляется в разных сферах жизни: алгоритм склоняет людей к получению необоснованно дорогого образования, переплате за страховки, дорогим кредитам и т. д. В итоге бедные становятся еще беднее.
Богатым же алгоритм помогает ставиться еще богаче и влиятельнее. Они имеют доступ к данным исследований поисковых систем и социальных сетей, могут пользоваться их инструментами влияния на пользователей. Недавние скандалы, связанные с участием Facebook в сборе и незаконном распространении персональных данных, – только вершина айсберга. Есть все основания полагать, что Google и Facebook заходят намного дальше, лоббируя интересы партий и конкретных кандидатов.
Сложившуюся ситуацию необходимо менять. И не только из-за растущей несправедливости и разрыва между бедными и богатыми. Просчеты в алгоритмах Big Data могут превратиться в настоящую катастрофу в обозримом будущем, когда вся информация из интернета будет стекаться в недра AI – искусственного интеллекта. Невозможно спрогнозировать, что мы получим на выходе.
Поэтому всем, кто имеет отношение к Big Data, необходимо ответственнее подходить к разработке новых алгоритмов. Уже работающие модели должны быть проанализированы и исправлены совместными усилиями ученых и общественности. Но самое главное – человечество должно изменить само определение успешности возможностей Big Data. Вместо служения прибыли они должны научиться служить людям.
Ознакомившись с саммари, вы поймете опасность текущих трендов в развитии Big Data. Научитесь избегать ошибок в процессе трудоустройства и отличать социальную рекламу в соцсети от проводимых над вами опытов. Узнаете, кто и как вас склоняет к голосованию за того или иного кандидата. Разберетесь в том, какие шаги необходимы для исправления ситуации.
1. Оружие матпоражения номер 1: бесконтрольное влияние
1.1. Алгоритмы Big Data используются сегодня во множестве сфер, оказывая самое непосредственное воздействие на жизнь человека. Наименее успешны матмодели в тех областях, которые связаны с моделированием поведения человека в глобальных масштабах. Не располагая необходимым объемом достоверных данных, специалисты заполняют пробелы другой, близкой и не очень, информацией на собственное усмотрение.
Это приводит к искажению конечного результата, и в итоге негативно сказывается на судьбах людей. Если раньше человеку с плохим кредитным рейтингом просто отказали бы в очередном кредите, то сегодня это показатель его общего грехопадения: Big Data используют данные о финсостоянии как промежуточные для применения в сфере трудоустройства и даже при поиске партнера для жизни. То же касается людей, однажды совершивших правонарушение. Таким образом Big Data превращаются в оружие математического поражения.
Поведение человека в той или иной ситуации зависит от очень большого количества факторов и обстоятельств. Никакой маталгоритм на сегодняшний день не способен их полноценно охватить, и маловероятно, что сможет в будущем. Ему бы пришлось справляться с часто меняющимися у людей вкусами и пристрастиями, с которыми порой неспособен справиться сам человек. Можно запрограммировать постоянные величины, но нельзя учесть постоянные изменения, утверждает автор.
Любые просчеты на начальном этапе создания алгоритма ведут к более глобальным с каждым новым витком участия Big Data в жизни людей. Этому способствует закрытость системы. Без дополнительных усилий она не раскроет причин, почему человеку отказали в работе или подняли стоимость страховки. На выяснение сути и восстановление справедливости необходимо тратить время, силы и средства, которые в нужной мере есть не у всех.
Конец ознакомительного фрагмента. Получить полную версию книги.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/smart-reading/kratkoe-soderzhanie-knigi-oruzhie-matematicheskogo-porazheni/) на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
Если текст книги отсутствует, перейдите по ссылке
Возможные причины отсутствия книги:
1. Книга снята с продаж по просьбе правообладателя
2. Книга ещё не поступила в продажу и пока недоступна для чтения