錯覺：AI如何通過數據採擷誤導我們作者：加里‧史密斯 (繁_EPUB)

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本帖最後由 varing_cloud 於 2026-9-2 02:04 編輯

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◎書名：錯覺：AI如何通過數據採擷誤導我們
◎作者：加里·史密斯
◎內容簡介：
在人工智慧異常火熱的今天，很多人認為我們生活在一個不可思議的歷史時期，人工智慧和大資料可能比工業革命更能改變人的一生。然而這種說法未免言過其實，我們的生活確實會有所改變，但可能並非是朝好的方面發展。我們過於武斷地認為電腦搜索和處理堆積如山的資料時不會出差錯，但電腦只是擅長收集、儲存和搜索資料，它們沒有常識或智慧，不知道數字和詞語的意思，無法評估資料庫中內容的相關性和有效性，它們沒有區分真資料、假資料和壞資料所需的人類判斷力，沒有分辨有理有據和虛假偽造的統計學模型所需的人類智慧。
電腦挖掘大資料風行一時，但資料採擷是人為而非智慧，也是非常艱巨、危險的人工智慧形式。資料採擷先是通過大量的資料走勢、相關關係來發現讓我們內心愉悅卻無實踐價值的模型，然後創造理論來解釋這些模型。作者通過“史密斯測試”和“得州神槍手謬誤”等實例說明，如果你挖掘和拷問資料的時間夠長、數量夠大，你總能得到自己想要的結果，然而這是相關關係卻並不是因果關係，只是自我選擇偏好，並沒有理論基礎也沒有實用價值。
在人工智慧時代，我們對電腦的熱愛不應該掩蓋我們對其局限性的思考，真正的危險不是電腦比我們更聰明，而是我們認為計算機具有人類的智慧和常識，資料採擷就是“知識發現”，從而信任電腦為我們做出重要決定。更多的計算能力和更多的資料並不意味著更多的智慧，我們需要對人類的智慧有更多的信心。
PS：本書內文是由簡體中文轉為繁體中文，但圖片內文為簡體中文。

◎作者介紹：
加里·史密斯是波莫納學院的經濟學教授。他在耶魯大學獲得經濟學博士學位。他曾兩次獲得教學獎，並撰寫(或與他人合著)80多篇學術論文和12本書。他的研究曾被彭博廣播網、CNBC、Brian Lehrer、福布斯、紐約時報、華爾街日報、《新聞週刊》和《商業週刊》等媒體報導。

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加好友 · 發表於 2026-9-2 06:04

大資料與 AI 擅長「找相關」，卻缺乏常識與因果判斷，因此容易把噪音當成洞見。