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閱讀是技術(shù)人員提升專業(yè)能力的有效方式之一，特別是對于從事網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)的人員，廣泛的知識儲備會更有利于應(yīng)對各種突發(fā)的安全事件。如果您對當(dāng)下流行的熱點技術(shù)或不斷發(fā)展的新興技術(shù)感興趣，本文所推薦的10本書籍非常值得您閱讀，將促進您對未來信息技術(shù)發(fā)展，以及企業(yè)所面臨的安全發(fā)展和風(fēng)險挑戰(zhàn)進行重新思考。
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1.《計算與技術(shù)倫理》
《Computing and Technology Ethics》
作者：Emanuelle Burton、Judy Goldsmith、Nicholas Mattei等
書籍簡介：從通訊到旅行再到醫(yī)療，計算技術(shù)正在改變著我們的日常生活。本書以科幻小說為案例，研究計算技術(shù)發(fā)展中的倫理性分歧，全面介紹了社會倫理理論及其在技術(shù)和計算科學(xué)發(fā)展中的應(yīng)用。文章提出了很多熱點性問題：自主武器系統(tǒng)（autonomous weapon system）應(yīng)該合法嗎？人類是否真的需要機器人來照顧？網(wǎng)上銀行的效率是否超過了被盜的風(fēng)險？這些問題都在其中給出了明確的答案。
推薦理由：計算技術(shù)的迅猛發(fā)展給網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域帶來了新的發(fā)展機遇和嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，在豐富網(wǎng)絡(luò)社會治理路徑的同時，也帶來了合理利用技術(shù)的倫理規(guī)范難題。本書適合那些對主要倫理框架（義務(wù)論、功利主義、社群主義、女性主義倫理等）及其如何應(yīng)用于人工智能等技術(shù)中出現(xiàn)的許多倫理問題感興趣的IT領(lǐng)導(dǎo)者。
2.《不止是一個小故障》
《More than a Glitch》
作者：Meredith Broussard
書籍簡介：本書作者Broussard是一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，曾在新聞和軟件開發(fā)領(lǐng)域工作，她能夠熟練地將計算機科學(xué)和社會學(xué)概念，與自身作為人工智能領(lǐng)域為數(shù)不多的黑人女性研究人員的經(jīng)驗結(jié)合起來。當(dāng)技術(shù)加劇不平等時，它不再只是一個小故障，而是一個信號，告誡我們需要重新設(shè)計我們的系統(tǒng)，以創(chuàng)造一個更公平的世界。
“Glitch”這個詞意味著一個偶然的錯誤，修補起來十分容易，識別起來也很容易。但是，如果種族主義、性別歧視和殘疾歧視不只是功能機器中的“漏洞（bug）”，而是被編碼進了系統(tǒng)本身呢？在這本書中，作者向我們展示了技術(shù)中立（technological neutrality）如何成為一個神話以及為何算法需要被問責(zé)。
推薦理由：早在2017年，英國《衛(wèi)報》就批評稱，人工智能等技術(shù)已經(jīng)開始出現(xiàn)種族和性別偏見，但這種偏見并非來自機器本身，而是計算機在學(xué)習(xí)人類語言時吸收了人類文化中根深蒂固的觀念。在這個人才缺口不斷擴大的時代，多樣性（性別和種族）成為全面建設(shè)網(wǎng)絡(luò)安全的重要因素。因此，對于任何致力于建設(shè)一個更加公平的未來的人來說，這都是必不可少的閱讀材料。
3.《與人工智能一起工作》
《Working with AI》
作者：Thomas H. Davenport、Steven M. Miller
書籍簡介：兩位技術(shù)專家通過探索人類與人工智能在現(xiàn)實工作環(huán)境中的協(xié)作，證明了人工智能并非人類工作的破壞者。本書打破了圍繞自動化和人工智能系統(tǒng)在顯示中部署應(yīng)用的炒作性悲觀論調(diào)。確實，人工智能改變了我們的工作方式——它接管了一些任務(wù)，但并非全部，只是解放了人類去完成其他更重要、更具挑戰(zhàn)性的工作。通過對人工智能技術(shù)增強工作的真實案例研究（從金融業(yè)到工廠車間），作者指出了工作場所的人工智能并非未來主義的臆想，現(xiàn)在很多公司和工人都遇到了這種情況。
推薦理由：對人類與智能系統(tǒng)協(xié)作的影響感到好奇嗎？本書分享了人類與人工智能成功合作的具體案例。例如，一個用于人壽保險承保的數(shù)字系統(tǒng)，該系統(tǒng)實時分析應(yīng)用程序和第三方數(shù)據(jù)，使人工承銷商能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜?fù)雜的案例。如果您想確認人工智能的積極潛在結(jié)果，而不是認為人工智能會帶來災(zāi)難的悲觀論調(diào)，請仔細閱讀這本書。
4.《構(gòu)建值得信賴的機器學(xué)習(xí)》
《Practicing Trustworthy Machine Learning》
作者：Yada Pruksachatkun、Matthew Mcateer、Subho Majumdar
書籍簡介：隨著AI技術(shù)在高風(fēng)險領(lǐng)域的應(yīng)用不斷增加，企業(yè)組織花費了大量的時間和金錢使機器學(xué)習(xí)（ML）模型值得信賴。許多這方面的書籍都深入探討了相關(guān)理論和概念。但這本書提供了一個實用的起點，可以幫助開發(fā)團隊生成更安全、更強大、更少偏見和更可解釋的模型。
推薦理由：您一定想看到機器學(xué)習(xí)的積極影響，尤其是在醫(yī)學(xué)、國防等高風(fēng)險領(lǐng)域。您是否有興趣了解如何管理數(shù)據(jù)集，并將模型構(gòu)建為發(fā)布可信ML應(yīng)用程序的基礎(chǔ)？構(gòu)建可信的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是一個微妙而復(fù)雜的過程,這本書是一本超越理論和假設(shè)的實用性指南。
5.《邊緣人工智能》
《AI at the Edge》
作者：Daniel Situnayake、Jenny Plunkett
書籍簡介：邊緣人工智能（Edge AI）正在改變計算機與現(xiàn)實世界的交互方式，允許物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備使用更廣泛的傳感器數(shù)據(jù)進行決策，這些數(shù)據(jù)以前由于成本、帶寬等限制而被丟棄。該實用指南為工程專業(yè)人員和產(chǎn)品經(jīng)理提供了一個端到端框架，用于使用邊緣人工智能解決真實世界的工業(yè)、商業(yè)和科學(xué)問題。如果您正在學(xué)習(xí)如何設(shè)計、支持邊緣AI和嵌入式ML產(chǎn)品，并需要了解從數(shù)據(jù)收集到模型優(yōu)化到調(diào)優(yōu)和測試等每個階段，Edge AI將會成為系統(tǒng)工程師未來開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)工具之一。
推薦理由：想在邊緣設(shè)備上發(fā)展您的AI和ML專業(yè)知識嗎？想知道哪些項目最適合使用邊緣AI嗎？本書為工程專業(yè)人士和產(chǎn)品經(jīng)理提供了一個使用邊緣人工智能解決現(xiàn)實世界問題的框架。閱讀這本書可以快速了解如何設(shè)計和支持邊緣AI及ML產(chǎn)品。
6.《云時代的金融服務(wù)數(shù)字化》
《Digitalization of Financial Services in the Age of Cloud》
作者：Jamil Mina、Armin Warda、Rafael Marins和Russ Miles
書籍簡介：如果您正在計劃、構(gòu)建或?qū)崿F(xiàn)支持金融服務(wù)數(shù)字化的云策略，本書清楚地列出了您需要優(yōu)先考慮的關(guān)鍵因素和問題，可以幫助您學(xué)會如何避免采用云計算所帶來的昂貴且耗時的陷阱，并充分利用云計算運營模型。
推薦理由：您是云計算領(lǐng)導(dǎo)者嗎？您是否對確保云服務(wù)供應(yīng)商之間可操作性的真實案例研究感到好奇？您是否在負責(zé)金融領(lǐng)域的數(shù)字化問題？如果是，那么這本書就是為您準(zhǔn)備的。本書將幫助您根據(jù)需求選擇正確的運營模型，并向您展示如何在平衡創(chuàng)新和責(zé)任的同時，在組織的技術(shù)中構(gòu)建彈性。
7.《我，人類》
《I, Human》
作者：Tomas Chamorro-Premuzic
書籍簡介：人工智能正在改變我們的生活、工作、戀愛和娛樂方式，這已經(jīng)不是什么秘密了。比如:社交軟件正在使用人工智能來挑選我們潛在的伴侶；零售商正在使用人工智能來預(yù)測我們的行為和欲望；惡意行為者利用人工智能通過推特機器人和假新聞來誤導(dǎo)大眾；公司正在使用人工智能來雇傭或拒絕我們。在這個背景下,我們需要更加重視人類所特有的能力：情商、好奇心、同理心等。
推薦理由：人工智能的深入發(fā)展在創(chuàng)造新機遇的同時，也帶來了諸多問題。除了經(jīng)常探討的網(wǎng)絡(luò)安全等問題外，它還會影響我們的內(nèi)心。它會增強我們的物種優(yōu)越性，還是會使我們失去人性，讓我們在與他人的互動中變得更像機器？這本書會給我們解答，告訴我們?nèi)绾卧谧詣踊奈磥碜聣殉砷L。
8.《黑色技術(shù)對象》
《The Black Technical Object》
作者：Ramon Amaro
書籍簡介：這本書主要講述了機器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)的深奧本質(zhì)，以及種族等級制度的深度入侵。為了削弱世界的種族秩序，本書將“科學(xué)”種族主義的歷史引入到機器學(xué)習(xí)的研究中。作為為分類模式設(shè)計的計算機程序，機器學(xué)習(xí)可以為研究科學(xué)種族主義和相關(guān)行為提供有用的見解。
推薦理由：面對日趨激烈的網(wǎng)絡(luò)人才爭奪戰(zhàn)，更現(xiàn)代、更包容的領(lǐng)導(dǎo)者顯然更具競爭優(yōu)勢。通過探索數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析,可以揭示不同類型專業(yè)人員和機器學(xué)習(xí)之間的復(fù)雜關(guān)系,有利于理解現(xiàn)實存在的科學(xué)歧視原因和狀態(tài),這是所有現(xiàn)代化技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該讀的書。
9.《權(quán)力與預(yù)測》
《Power and Prediction》
作者：Ajay Agrawal、Joshua Gans、Avi Goldfarb
書籍簡介：在本書中，作者們考察了兩個關(guān)鍵的決策成分:預(yù)測和判斷，我們常常在無意識的情況下在大腦中同時執(zhí)行這兩者。人工智能的興起正在將預(yù)測從人類轉(zhuǎn)移到機器，減輕人們的認知負擔(dān)，同時提高決策的速度和準(zhǔn)確性。這為新決策的繁榮奠定了基礎(chǔ)，并對系統(tǒng)層面的創(chuàng)新產(chǎn)生了深遠的影響。當(dāng)這些新系統(tǒng)出現(xiàn)時，它們可能在全球范圍內(nèi)造成破壞,因為決策會賦予權(quán)力。這一過程將產(chǎn)生贏家和輸家，作者展示了企業(yè)如何利用新技術(shù)創(chuàng)新的機會，同時保護好自己的利益。
推薦理由：您一定對AI如何影響未來感到好奇。您的組織該如何利用人工智能創(chuàng)造的機會，從而優(yōu)化戰(zhàn)略業(yè)務(wù)決策？這本書提供了見解、豐富的例子和實用的建議,說明了如何讓即將到來的人工智能為企業(yè)服務(wù)，而不是與企業(yè)作對。
10.《展望未來》
《Future Ready》
作者：Stephanie L. Woerner、Peter Weill和Ina M. Sebastian
書籍簡介：如今，幾乎所有企業(yè)都開始了“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”之旅。但問題是，許多公司并不清楚自己的方向，也不清楚如何創(chuàng)造和獲取數(shù)字價值。這將導(dǎo)致很多問題，例如未能意識到數(shù)字技術(shù)對利潤的價值，浪費了資源和精力，增加了復(fù)雜性和功能障礙。麻省理工學(xué)院的研究科學(xué)家們在對多位知名企業(yè)高級管理人員研究中發(fā)現(xiàn)，這些領(lǐng)導(dǎo)者知道他們必須變革自己的業(yè)務(wù)，但卻缺乏一種指導(dǎo)和激勵員工、讓每個人都專注于一個共同目標(biāo)的行動指南。
推薦理由：我們需要為未來做好準(zhǔn)備，成為數(shù)字經(jīng)濟的佼佼者。本書提供了真實的案例、尖銳的分析、基準(zhǔn)評估和令人大開眼界的視覺效果，可以幫助安全人員更好地理解數(shù)據(jù)的價值并接受某些狀況下的組織數(shù)字化業(yè)務(wù)中斷，因為這本身就是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型安全開展的一部分。
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