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人物档案 · MIND_037
凯茜·奥尼尔
Cathy O'Neil
数学家、数据科学家,哈佛数学博士,曾任巴纳德学院教授,2007 年加入对冲基金德劭,后转入数据科学。2016 年出版《数学杀伤性武器》,批评不透明算法对个人的伤害,并创办算法审计公司 ORCAA。
他在这些问题上说过什么
Ⅵ·01
技术真的中立吗?
5 段
一个算法只要同时保密且为大批人做重要决定,就从设计上不可问责
'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil · 5:50 · 2022
·
追问 →
作为一种官僚机制,算法几乎是设计得最完美的推责工具
'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil · 12:24 · 2022
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追问 →
同一套评分系统被大量大公司采用,就会形成铁板一块的系统:它不喜欢你,你就找不到工作
'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil · 13:06 · 2022
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追问 →
基于历史录用数据训练的简历筛选算法,很可能已经学会了带性别歧视的做法
'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil · 17:45 · 2022
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追问 →
算法承担的问责远少于人类流程,因为人们把算法当成客观的数学对象来接纳
'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil · 18:34 · 2022
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追问 →
这一问的全部回应 →
其他论点
7 段
2008 金融危机的底层是一个数学谎言:风险模型给抵押贷款支持证券打出了 3A 评级
'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil · 0:48 · 2022
数学的职责是把信息说清楚,而不是把信息搞模糊
'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil · 1:02 · 2022
算法的力量通常来自使用者与被使用者的权力关系,大学排名的力量却来自消费者过度的信任
'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil · 6:56 · 2022
在推动科学严谨性之前,得先解决「什么算证据」这个更基础的问题
'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil · 15:14 · 2022
算法歧视的领域大多已有反歧视法覆盖,真正缺的不是立法而是执法
'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil · 20:05 · 2022
2008 金融危机不是无人能预料的黑天鹅事件,业内很多人早就预见到了
'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil · 21:11 · 2022
不必弄懂黑箱内部的全部构造,也能判断这个黑箱出了问题
'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil · 24:41 · 2022
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