你会恨天气预报吗？
麦克卢汉在《理解媒介》中的预言实现了。我们在通过互联网搜索信息，但是同时也依赖于互联网平台筛选信息。在繁杂的选项之中，我们自以为仅仅将推荐的权力交给了平台，事实上却几乎把决定的权力交给了平台。而平台的开发者做出的决定依赖于算法。算法没有道德的限制，那么平台做出以下行为便不奇怪：缩短外卖员的送餐时间以获得更高的利润；使用同一个定价算法的经销商哄抬价格；传播不健康的音像制品；搜集顾客信息以获得更加精确地掌控客户……
麦克卢汉说，媒介是人的延伸。而算法这个延伸却似乎有了自己的意识，纵使有人操纵也能酿成意想不到的后果。更加恐怖的是，算法的使用者或者开发者望着算法肆虐后的狼藉，似乎的确有说“非我也，兵也”的勇气。然而拥有自我学习能力的算法不会成为独立法人，不能被法律所制裁。
赛博朋克的反乌托邦便是如此，人们把决定权交给了算法，根据算法的结果决定自身的行为。算法的傀儡恐惧于被算法操纵，更恐惧于不被算法操纵。如果不被算法操纵，公司将被使用算法的同行及上下游排挤，个人将无法获得适合的信息。傀儡们向上看，是算法用游丝指挥着傀儡的行动；向下看，是脱离社会的无尽深渊。
我们讨厌被控制，被束缚，不想被算法指挥。
但是，你会恨天气预报吗？
我们在新时代，需要对抗这种恶行的工具。如果算法是人的延伸，就要惩戒人；如果脱离了人的把控，就应当将算法视作“洪水猛兽”，也要追究“虎兕出于柙”的责任。诚然，现有的法律体系和执法工具似乎有些不足，但是法律也需要与时俱进。“非我也，兵也”的把戏不能上演。垄断，压榨，搜集隐私信息，区别对待客户，传播不良音像制品，这些违法或者有强烈的负外部性的行为不能因为是“算法的决定”就能推脱责任。
只有这样，我们才能信赖算法。
希望在未来，我们的私人语音助手提醒我们带一把伞的时候，我们不会感到恐惧。
经济
算法之美
这本书告诉我们如何更有效地利用直觉、什么时候应该把选择权交给命运、无所适从的时候应该如何做出选择，以及如何有效地与他人保持联系。从找配偶到找停车位，从组织管理个人邮箱的收件箱到理解人类记忆的作用原理，这本书把计算机科学的智慧转化为人类生活的策略，引导我们做出明智的选择。
劫持
《劫持》是一本探讨人与科技的关系的书，基于一位心理学博士20年的临床经验及其作为神经认知科学研究者的脑—电研究成果。在这本面向大众的科普书中，作者以深入浅出的方式，探讨了手机、电脑等便携式数字设备及让人“永不下线”的互联网对现代人尤其是青少年大脑的影响，从神经认知科学和精神分析的角度，有力地证明了数字媒介与大脑和人类行为的关系，探讨了手机等如何对人的大脑进行劫持或操控，并给出了自己作为从业医师的实际建议，兼具可读性与可靠性。
看得见的与看不见的
《看得见的与看不见的：商界、政界及经济生活中的隐形决策思维》是一本关于经济学思维的经典著作。作者巴斯夏以破窗的寓言为引子，指出了我们在政治经济决策中往往存在思维谬误，只看到“看得见的”部分，忽略了“看不见”的部分，进而导致决策失败，并且造成了生活中的种种问题。书中的主题包括赋税、政府补助（产业、艺文活动、教育）、公共建设、贸易保护主义、就业问题等。
简单统计学
《简单统计学》脱胎于耶鲁大学热门统计学课程，加里·史密斯教授在书中巧妙地揭示了生活中的各种数据骗局，并用简单的统计学原理揭穿了其中的把戏，行文轻松幽默而又逻辑缜密，堪称一堂别开生面的统计课。翻开本书，轻松掌握统计学背后的科学机制，掌握从数据中获取真知的技巧，全面升级你的认知。
管理
平台革命
《平台革命》一书从网络效应、平台的体系结构、颠覆市场、平台上线、盈利模式、平台开放的标准、平台治理、平台的衡量指标、平台战略、平台监管的10个视角，清晰地为读者提供了平台模式最权威的指导。本书将帮助新进入市场的创业者、传统企业的管理者、互联网行业的资深从业者驾驭这个充满挑战的新世界，让每个人成为平台赢家。
图解商业模式
本书是专门为在思考、构建新的商业模式的过程中遇到烦恼的商务人士编写的。本书用丰富的图解，分4 章介绍了商业模式的定义、有代表性的商业模式的类型、企业事例及思考新商业模式所需要的技巧等内容。本书适合企业商务人士及对商务模式感兴趣的读者阅读参考。
大数据时代
《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托?迈尔?舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。
高胜算决策
本书选取多个NASA经典事例，介绍了适用于所有问题的五大决策工具以及决策分析的九个步骤，帮助读者在面对不确定性时，通过真正的“深思熟虑”正确掌握风险，并从中找到更多机会。
其他
终极算法
算法已在多大程度上影响我们的生活？
购物网站用算法来为你推荐商品，点评网站用算法来帮你选择餐馆，GPS系统用算法来帮你选择*路线，公司用算法来选择求职者……
当机器最终学会如何学习时，将会发生什么？
不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做的事。
为什么：关于因果关系的新科学
在本书中，人工智能领域的权威专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系革命突破多年的迷雾，厘清了知识的本质，确立了因果关系研究在科学探索中的核心地位。而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。
作者在本书中回答的核心问题是：如何让智能机器像人一样思考？换言之，“强人工智能”可以实现吗？借助因果关系之梯的三个层级逐步深入地揭示因果推理的本质，并据此构建出相应的自动化处理工具和数学分析范式，作者给出了一个肯定的答案。
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后之视今，亦犹今之视昔