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| 編輯推薦： |
1. 从社交媒体到推荐系统，全面揭示算法如何渗入日常生活并引发焦虑。
2. 作者以深刻的洞察与生动案例，为数字时代的恐惧提供实用应对策略。
3. 不仅帮你理解算法的力量，更教会你在智能时代保持自主与内心平静。
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| 內容簡介： |
人们普遍认为，机器学习算法预示着一个可以摆脱焦虑困扰的世界。数字革命预示着一个崭新的世界，个人、社区和组织最终可以掌控未来——预测、设计和掌控未来，甚至可能以数学的精确度来衡量。然而，矛盾的是，算法引发了人们对数字技术影响的普遍恐惧和不安。无论是对失业的担忧、对社交媒体对青少年有害影响的忧虑，还是对侵入性数字监控的恐惧，我们都生活在一个焦虑加剧的时代，算法的预言越来越多地与根本性的颠覆和对未来的焦虑交织在一起。
在这本书中，安东尼·艾略特研究了机器学习算法如何不仅改变全球机构，而且还改写我们的个人生活。他通过广泛的分析讲述了这个故事，其中包括 ChatGPT、亚马逊、元宇宙、网飞、优步、《鱿鱼游戏》、自主无人机，等等。安东尼·艾略特质疑为什么人们经常认为他们需要采用新技术才能过上充实的生活，他认为人们可能对将个人决策外包给智能机器既着迷又受到启发。
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| 關於作者： |
安东尼·埃利奥特，著名社会学家，南澳大利亚大学霍克欧盟让·莫内卓越中心执行主任，日本庆应义塾大学社会学超级全球客座教授，爱尔兰都柏林大学社会学客座教授。拥有墨尔本大学文学学士荣誉学位和剑桥大学博士学位，在剑桥大学师从第三条道路进步政治的缔造者安东尼·吉登斯勋爵。安东尼·埃利奥特的研究主要集中在身份、社会、全球化和数字革命等领域。其代表作有：《德古意特人工智能、身份和技术研究手册》（2024)、《算法亲密关系：个人关系的数字化革命》( 2023)、《自我概念》、《社会理论与精神分析的转变》、《精神分析理论：导论》、《批判性视野》、《弗洛伊德以来的社会理论》，等等。
徐法寅，北京大学社会学硕士，美国肯塔基大学社会学博士，中国社会科学院社会学研究所副研究员，主要研究方向为社会科学方法论、政治社会学和知识社会学。翻译作品有：《社会理论的核心问题》《社会权力的来源（第四卷）》《社会学方法的新准则》等。
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| 目錄：
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前言与致谢/1
第一章算法权力与焦虑弥漫/1
作为自动化算法管理系统的社会/2
走向全球的自动化/6
算法世界中弥漫的焦虑/11
算法现代性：将能动性外包给智能机器/19
特别说明：理论坐标和概念术语/31
自动化、机器学习算法和人工智能：术语区分/36
第二章亚马逊之后的自动化/45
“你还没死”：与自动化共存/46
算法分割/51
数字绝望/56
隔离与压力/58
自动化产生的无用感及其难以治愈的伤痛/61
小结/67
第三章网飞的虚无主义/74
网飞的崛起：算法推荐技术/78
算法能动性与人类能动性之间的文化消费/83
魔法和虚构的算法全能/90第四章算法暴力的致命狂欢/101
对《鱿鱼游戏》的致命狂欢/102
生死抉择：爱欲与死欲的权衡取舍/106
《鱿鱼游戏》中数字化设计的自我毁灭/111
计算性的、自动化的战斗/113
自动化计算机器之间的战斗/116
第五章元宇宙的蜕变/126
元宇宙与数字化转型/129
贪婪地吞噬着这个世界的元宇宙/133
元宇宙中的自我与体验/142
第六章机器智能及其争议/156
关于LaMDA模型的争论：两种截然相反的视角/159
智能机器时代对智能的质疑/167
尾声：对ChatGPT的想象/178
第七章智能机器时代的能动性/189
从增强到萎缩/193
不安全感的构成/197
算法世界中的恐惧/198
对数据搜查的恐惧/204
数据恐惧症：对“错失重要信息”的恐惧/207
黑客攻击恐惧症/210
恐惧与机遇：打破死循环？/214
译名对照表/226
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| 內容試閱：
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几年前，我撰写过几部关于人工智能（artificial intelligence）的文化和制度维度的专著，包括《人工智能文化》（The Culture of AI， 2019）、《理解人工智能》（Making Sense of AI， 2021）和《算法的亲密性》（Algorithmic Intimacy， 2022）。这三部曲，并不是要进一步增加已然激增的关于人工智能的技术性文献。相反，它们力图在数字革命之后发展对当代经济、社会和政治的一种批判。人工智能已经成为当今世界最具变革性的力量之一，这不仅体现在它对制度生活的影响程度上，也体现在它对自我塑造过程和个人生活过程的重塑上。《算法的亲密性》从社会学的角度描述了预测性机器学习算法如何渗透进我们的生活，并潜移默化地重塑我们的个人行为。最初，我打算将本书作为其姊妹篇，聚焦“恐惧”（fear）这一主题。
费奥多尔·陀思妥耶夫斯基(Fyodor Dostoevsky)曾写道，个人“最大的苦恼莫过于尽快找到一个人，并将与生俱来的、不幸的自由交给他”［1］。在反思了陀思妥耶夫斯基的洞见以后，我认为：在我们的时代，人们希望摆脱引起恐惧的焦虑，并越来越多地将焦虑转交给了，或者更准确地说，外包（outsourced）给了智能机器（smart machines）。当然，最令人恐惧的是，自动化智能机器却引起了无所不在的恐惧。在我们打造的高科技工作场所和家庭中，任何角落都会产生令人恐惧的风险和令人害怕的焦虑，或者说，我们对数字设备的使用，会产生令人恐惧的风险和令人害怕的焦虑。我们担心人工智能会成为“就业杀手”，对数字监控（digital surveillance）和侵犯隐私感到不安，担忧算法会加剧社会分化、加剧种族和性别不平等。我们还担心在面对社会媒体文化时，个人脆弱性日益增强，对无人机军事化和杀人机器人的恐慌让我们的身心备受折磨。最让人恐惧的是，人工智能不仅会威胁到我们的工作场所、家园和家庭，甚至会威胁到人类自身的生存。
本书的中心主题是算法和焦虑之间错综复杂的相互联系。在很大程度上，现代社会对人工智能推崇备至，认为它是一门“具有突破性的科学”，是推动经济增长的强大新动力，可以改变我们这个时代的生活。但现代社会也存在一种内在的矛盾心理：在我们连接线上和线下世界的日常挣扎中，恐惧的心态如影随形；面对不断加剧的“信息过载”（information overload），不安全感持续爆发；人们将个人决策外包给自动化机器智能（automated machine intelligence）的“意外后果”是，一种自作自受的恐惧不断蔓延。在本书的写作过程中，我逐渐意识到：预测算法（predictive algorithms）非但没有减轻我们的不安，反而加剧了那些它看似可以缓解的焦虑。
因此，除了其他内容外，本书从人类实践和情感生活的角度出发，探讨预测分析（predictive analytics）的可能性和风险。我将机器学习算法置于当今焦虑文化的背景下进行考察，并以此为起点，探索更广泛的社会问题。
在本书的撰写过程中，很多人给予了支持、建议和批评。我对此深表感谢。我要感谢与托尼·吉登斯（Tony Giddens）、赫尔加·诺沃特尼（Helga Nowotny）、奈杰尔·思里夫特（Nigel Thrift）、马西莫·杜兰特（Massimo Durante）、鲍勃·霍尔顿（Bob Holton）、片桐雅隆（Masataka Katagiri）、远藤秀纪（Hideko Endo）、山本里奈（Rina Yamamoto）等人就社会科学方法论展开的讨论。我要特别感谢罗斯·博伊德（Ross Boyd），他在预测分析领域的基础研究极具价值，而且对整本书都提供了很大的帮助。在波兰科学院的达里乌什·布热津斯基（Dariusz Brzezinski）、东京大学的出口刚司（Takeshi Deguchi）和都柏林大学的伊阿尔弗莱斯·沃森（Iarfhlaith Watson）安排的讲座上，我介绍了本书的部分内容；我也要感谢这些地方的同事和学生进行的评论。
我很幸运，以下这些人组成我的“隐形大学”，让一切成为可能：拉尔夫·布洛姆奎斯特（Ralf Blomqvist）、安东尼·莫兰（Anthony Moran）、卡梅尔·米克尔约翰（Carmel Meiklejohn）、奥利弗·托特（Oliver Toth）、克里斯·麦凯（Kriss McKie）、菲奥雷·因格莱塞（Fiore Inglese）、尼克·史蒂文森（Nick Stevenson）、格哈德·布姆加登（Gerhard Boomgaarden）、奈杰尔·雷尔夫（Nigel Relph）、罗曼·巴特科（Roman Batko）、泽井敦（Atsushi Sawai）、罗斯·博伊德、路易斯·埃弗勒斯（Louis Everuss）、约翰·卡什（John Cash）、博马格努斯·萨莱纽斯（Bo?Magnus Salenius）、迈克·英尼斯（Mike Innes）、卡米尔·菲利佩克（Kamil Filipek）、黛布拉·麦克斯韦尔（Debrah Maxwell）以及徐立有（Eric Hsu）。我十分感谢蒂姆·克拉克（Tim Clark）精湛的文字编辑技巧。
最后，我要感谢尼古拉·杰拉蒂（Nicola Geraghty）、卡奥伊姆（Caoimhe）、奥斯卡（Oscar）和尼姆（Niamh）。在写作过程中，他们就知道了我不成熟的观点，并帮我避免了很多错误。本书献给一位近六十年来一直支持我、我也一直依赖的人。
安东尼·埃利奥特阿德莱德，2023年
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