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あなたを支配し、社会を破壊する、AI・ビッグデータの罠 単行本 – 2018/6/18

4.1 5つ星のうち4.1 29個の評価
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:::: AI・ビッグデータの暴走を止めよ! ::::

全米を、世界を、震わせた人類への警鐘

★「必読です! 」
ーー新井紀子(『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』)
待望の邦訳。ビッグデータとAIの被害に遭うのは「あなた」かもしれない

★「年間ベストブック」
ーーユヴァル・ノア・ハラリ(『サピエンス全史』)
魅了され、深く心をかき乱される 『ガーディアン』紙

いまやAI・ビッグデータは、人間の能力・適性・信用、
さらには善悪や身体までも評価し、選別し始めた。

問題は、こうしたAI・ビッグデータの仕組みや活用法の多くが、
偏見や誤りなどであふれていることだ。

中立・公正のように見えるアルゴリズムにも、
作り手の「見解」や「目的」が埋め込まれている。

数値化しにくいリアルな世界の複雑さや公平性を欠いたまま、
効率・収益を優先するアルゴリズムによって私たちの生活・社会が導かれていく。

さらに信用格付けが下がるなど、アルゴリズムによる評価を落とすと、
他分野にも影響がおよび、悪循環のフィードバックループが待っている。

私たちは、こうした破壊的なAI・ビッグデータとは何かを知り、
変えていくことによって、主導権を人間に取り戻さなくてはならない。

★ 世界的ベストセラー、年間ベストブック&賞、多数!
★ 竹内薫・養老孟司・長谷川眞理子さん、絶賛書評!

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

::著者:: キャシー・オニール
データサイエンティスト。ハーバード大学で数学の博士号を取得。
バーナードカレッジ教授を経て、企業に転職し、
金融、リスク分析、eコマースなどの分野で、アルゴリズム作成などに従事。
ブログ「mathbabe」を開き、「ORCAA(オニール・リスク・コンサルティング&アルゴリズム・オーディティング)」を創設。

::訳者:: 久保尚子
翻訳家。IT企業勤務を経て、翻訳業に従事。訳書にスティーヴ・ロー『データサイエンティストが創る未来』、
マイケル・ブルックス&サイモン・ブラックバーン『ビッグクエスチョンズ 物理』など。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

::目次::

はじめに: AI・ビッグデータは破壊兵器になる
第1章[モデル] 良いモデル、悪いモデル
第2章[内幕] データビジネスの恐るべき真実
第3章[教育] 大学ランキング評価が多様性を奪う
第4章[宣伝] 弱みにつけこむオンライン広告
第5章[正義] 「公平」が「効率」の犠牲になる
第6章[就職] ふさわしい求職者でも落とされる
第7章[仕事] 職場を支配する最悪のプログラム
第8章[信用] どこまでもついて回る格付け評価
第9章[身体] 行動や健康のデータも利用される
第10章[政治] 民主主義の土台を壊す
おわりに: 人間だけが未来を創造できる
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  1. 本の長さ
    336ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    インターシフト
  4. 発売日
    2018/6/18
  5. 寸法
    19 x 13 x 2 cm
  6. ISBN-10
    4772695605
  7. ISBN-13
    978-4772695602
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商品の説明

著者について

データサイエンティスト。ハーバード大学で数学の博士号を取得。
バーナードカレッジ教授を経て、企業に転職し、金融、リスク分析、eコマースなどの
分野で、アルゴリズム作成などに従事。
ブログ「mathbabe」を開き、「ORCAA(オニール・リスク・コンサルティング&アルゴリズム・オーディティング)」を創設。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ インターシフト; 四六版 (2018/6/18)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2018/6/18
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 336ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4772695605
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4772695602
  • 寸法 ‏ : ‎ 19 x 13 x 2 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.1 5つ星のうち4.1 29個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

yuutyo
5つ星のうち5.0 タイトル通りの内容
2020年1月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
AI・ビックデータの負の側面を、具体例を盛り込んで解説している
それに対する対策・提案は少ないが、事例を知ることができるという点で、良い本だと思う
少々高いが
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
パパぱふぅ
5つ星のうち4.0 AIや数理モデルはツールに過ぎない
2019年12月16日に日本でレビュー済み
著者は、データサイエンティストのキャシー・オニールさん。ハーバード大学で数学の博士号を取得し、バーナードカレッジ教授を経て、ヘッジファンドに転職。数学の能力を活かし成果を上げるが、サブプライム・ローン問題を目の当たりにして、数学がもつ破壊力に気づく。
本書では、正しく数学を使っているにも関わらず、有害なモデルを作り出す仕組みを「数学破壊兵器（Weapons of Math Destruction：WMD）」と呼ぶ。大量破壊兵器のMassと数学のMathをかけているのは、オニールさんのユーモアだ。
現在のAIは公平性を理解できない。AIに学習させるための数理モデルを誤れば、AIが出力する結果も偏ったものになる。また、定量化できない人間的スキルも評価されない。
それでも大量のデータを瞬時に処理するAIが役に立つ場面は多い。私たちは、AIがツールであることを認識し、常に必要なデータを与えて有効活用することで、だれにも公平で豊かな生活がやって来ることを目指すべきであろう。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
AkiraTanaka
5つ星のうち5.0 ビッグデータを鵜呑みにする思考停止人間にならないように
2018年9月21日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ビッグデータが作られる仕組みを知って驚いた。みんなにとって公平だと信じられていたデータは、実はそれを作る人たちの恣意によって歪められていて、私たちはそれを真理だと思っている。これは大変危険で、正当な努力をして実績を残している人がそれに見合う評価をしてもらえなかったりする。ビッグデータを鵜呑みにするだけで、思考が停止してしまっている人間をこれ以上増やさないように、一人でも多くの方にこの本を読んでいただき、目を覚ましてもらいたいと強く思います。
11人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
hogege
5つ星のうち5.0 AIへの過信
2020年5月6日に日本でレビュー済み
最近再び(?)AIが取り沙汰されているが、そのアーキテクチャが飛躍的に進化したわけではなく、
計算速度やサンプルとなるデータ量が増えた結果、数値の精度が高まったくらいの印象しかない。
ただ、将来的にはAI自身が新たなアーキテクチャを見つけ出し、
統計知識に長け、倫理観のある「適切」な教師され居れば、
AIは社会にとってポジティブなものになるだろうと私自身は考えていた。
しかし、本書でその期待は砕かれた。
AIは偏見を持つ人の介在を極力減らし、公平性に大きく貢献するものと考えていたが、
どうやらそうでもないらしい。(サンプルが悪いだけというシンプルな話では無い）
本書では具体的な事例を元に、数学大量兵器の下記要素からその罠を論じている。
・不透明
・規模拡大
・有害
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
hbspmd
5つ星のうち5.0 知っておくべき「数学破壊兵器」
2018年9月16日に日本でレビュー済み
筆者の経歴を見ると、本書の信頼度は高まる。ハーバードで数学を学び、教職を経て企業に転職し、その数学の知識を大手ヘッジファンドで活かすが、リーマンショックを経て現実に気づき、データ・サイエンティストとしてeコマースのスタートアップなどの実業を経験し、ウォール街に対する抗議運動に参加している。金融工学とデータ・サイエンティストの2つの分野を経験することが、テクノロジーと文化の両面に造詣が深くなったという。

筆者が云う、「数学破壊兵器」(Weapons of Math Destruction)とは、Weapons of Mass Destructionと掛けた造語であるが、本書の至る所で登場する。それは、同姓同名者を取り違えることや、クレジット・レコードの瑕疵によって謂れのない不利益を被ったり、モデルの作り方の中に人種の要因など不適切な要素を含めることによって大量に(謂れなき)不幸な人々をつくり出してしまう社会的な恐怖、不都合な真実を詳細に解説している。

AIやビッグデータ分析で様々なことが出来る(或いは出来そうな)便利な時代になって来ているが、その裏側をしっかりと理解しておかないと社会の利益とは相反することになりかねないということを我々は知っておく必要がある。
16人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
見物人
5つ星のうち2.0 マイナス面ばかり強調されても
2018年10月2日に日本でレビュー済み
　ビッグデータが誤用・悪用されると、社会と多くの人に
甚大な被害を与えることは分かった。誤用・悪用を防ぐには、
十分な注意が必要だろう。
　しかし、例えば天気予報の場合は、ＡＩが晴天と予測したのに
大雨が降ったら、ＡＩの予測ミスだと誰にも分かるだろう。その
場合は、データの質や量を改善すれば、精度の高い予測に改めて
いくことができる。
　ＡＩとビッグデータには、「人間技」ではできないことを実現
できる無限の可能性があると思っている。マイナス面ばかり強調せず、
ＡＩとビッグデータがもたらし得る明るい未来像も描いてほしかった。
5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
十姉妹
5つ星のうち5.0 ＡＩとビッグデータによって、非常にスマートな貧困ビジネスが誕生？
2018年8月6日に日本でレビュー済み
著者はコロンビア大学の数学の教授→ヘッジファンドのクオンツ（高度な数学的手法で分析・予測を行う金融工学の専門家）→2008年秋にリーマンショックに遭遇→数学破壊兵器（Weapons of Math Destruction:WDA)について良く知ってもらうためのブログを開設、二児の母、という異色の経歴の持ち主だ。おかげで、わかりやすく、現在のアメリカ社会で起きていることを、教育、就職、健康などのテーマに分けて語っている。
著者がもっとも訴えたいことは、数学破壊兵器には気を付けて、不公正、非人道的なシステムがまかりとおることがないように注意深く見ておかなくてはならないということだ。この数学破壊兵器にかかれば、不合理な選別や、貧困者への甘い罠が以前の何十倍もの効率で行われるようになり、富めるものはますます富み、貧しいものは、ますまる飢えるという結果は見えてるのである。たとえば、営利大学（教育をほどこすよりも、対象者からいかにお金を引き出すかが主目的の大学）の話など、いかにもありそうだ。
　できれば、個人情報に意識の高い日本で、もっとより良い仕組みがつくれますように。
22人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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伊太利屋次郎
5つ星のうち2.0 日本語タイトルの「罠」にハマりました
2019年3月1日に日本でレビュー済み
そもそもこの本にはビッグデータとそれによるAIについてはほとんど触れてないと思いました。ビッグデータとAIがあって作られた数学／統計モデル（原著タイトル「数学破壊兵器」）の「米国での」悪用についての現状／事実と警鐘が書かれていると思いました。自分にはこのモデル（数学破壊兵器）がビッグデータとAIに基づいたものかどうかさえも掴みきれませんでした。（読み方が浅いと言われればそうかもしれませんが）正直，日本語タイトルに釣られて読んだのですが日本語タイトルの「罠」にはまりました。（AIにやらせたらこのような日本語タイトルは出てきたでしょうか？）
読んでいる間に，NHK Eテレの「人間てなんだ　超AI入門」を見ていました。この番組の内容とあまりにもかけ離れているこの本の内容に嫌気がさしたくらいです。まぁ，これがアメリカの現状だと思えばいいのかもしれませんが？！。でも，日本でもこの本のようなことが現在進行中だとは感じていますけど。
書かれている内容に異存はありません。しかし，悲観的な内容ばかりと日本語のタイトルの不適切さのために星2つをつけます。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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 レポート