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책소개

목차

Preface to the Paperback Edition xi
1. Introduction 1
The Dawn of AI as a Consumer Product 3
AI Shakes Up Entertainment 7
Predictive AI: An Extraordinary Claim That Requires Extraordinary Evidence 9
Painting AI with a Single Brush Is Tempting but Flawed 12
A Series of Curious Circumstances Led to This Book 18
The AI Hype Vortex 21
What Is AI Snake Oil? 26
Who This Book Is For 34
2. How Predictive AI Goes Wrong 36
Predictive AI Makes Life-Altering Decisions 38
A Good Prediction Is Not a Good Decision 43
Opaque AI Incentivizes Gaming 46
Overautomation 48
Predictions about the Wrong People 51
Predictive AI Exacerbates Existing Inequalities 53
A World without Prediction 56
Concluding Thoughts 58
3. Why Can't AI Predict the Future? 60
A Brief History of Predicting the Future Using Computers 62
Getting Specific 67
The Fragile Families Challenge 70
Why Did the Fragile Families Challenge End in Disappointment? 73
Predictions in Criminal Justice 78
Failure Is Hard. What about Success? 81
The Meme Lottery 86
From Individuals to Aggregates 90
Recap: Reasons for Limits to Prediction 97
4. The Long Road to Generative AI 99
Generative AI Is Built on a Long Series of Innovations Dating Back Eighty Years 105
Failure and Revival 107
Training Machines to "See" 111
The Technical and Cultural Significance of ImageNet 114
Classifying and Generating Images 118
Generative AI Appropriates Creative Labor 122
AI for Image Classification Can Quickly Become AI for Surveillance 127
From Images to Text 129
From Models to Chatbots 133
Automating Bullshit 139
Deepfakes, Fraud, and Other Malicious Uses 142
The Cost of Improvement 143
Taking Stock 146
5. Is Advanced AI an Existential Threat? 150
What Do the Experts Think? 151
The Ladder of Generality 156
What's Next on the Ladder? 162
Accelerating Progress? 165
Rogue AI? 168
A Global Ban on Powerful AI? 172
A Better Approach: Defending against Specific Threats 174
Concluding Thoughts 177
6. Why Can't AI Fix Social Media? 179
When Everything Is Taken Out of Context 183
Cultural Incompetence 188
AI Excels at Predicting … the Past 194
When AI Goes Up against Human Ingenuity 198
A Matter of Life and Death 201
Now Add Regulation into the Mix 205
The Hard Part Is Drawing the Line 209
Recap: Seven Shortcomings of AI for Content Moderation 216
A Problem of Their Own Making 218
The Future of Content Moderation 223
7. Why Do Myths about AI Persist? 227
AI Hype Is Different from Previous Technology Hype 231
The AI Community Has a Culture and History of Hype 235
Companies Have Few Incentives for Transparency 239
The Reproducibility Crisis in AI Research 241
News Media Misleads the Public 247
Public Figures Spread AI Hype 251
Cognitive Biases Lead Us Astray 255
8. Where Do We Go from Here? 258
AI Snake Oil Is Appealing to Broken Institutions 261
Embracing Randomness 265
Regulation: Cutting through the False Dichotomy 268
Limitations of Regulation 274
AI and the Future of Work 276
Growing Up with AI in Kai's World 281
Growing Up with AI in Maya's World 285
Epilogue to the Paperback Edition 291
Acknowledgments 301
References 303
Index 343

저자 소개 2

사야시 카푸르

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Sayash Kapoor

아르빈드 나라야난이 소장으로 있는 프린스턴대학교 정보기술정책센터의 연구원이자, 동 대학의 인간가치센터 연구원, 모질라(Mozilla) 선임 연구원이다. 6만 명 넘는 AI 연구자 및 정책 입안자가 구독하는 인공지능 정보 뉴스레터를 아르빈드와 함께 발행하고 있다. AI 시스템의 재현성·투명성·책임성에 중점을 두고 인공지능의 사회적 영향을 연구한 그의 논문은 《사이언스》, 《PNAS》 등 주요 과학 저널에 게재됐으며, 대중적인 기술 칼럼은 《월 스트리트 저널》, 《와이어드》 등 주류 매체에 실렸다. 2023년 《타임》에서 AI 분야 영향력 있는 100인(사상가)으로 선정됐고, 최고
아르빈드 나라야난이 소장으로 있는 프린스턴대학교 정보기술정책센터의 연구원이자, 동 대학의 인간가치센터 연구원, 모질라(Mozilla) 선임 연구원이다. 6만 명 넘는 AI 연구자 및 정책 입안자가 구독하는 인공지능 정보 뉴스레터를 아르빈드와 함께 발행하고 있다. AI 시스템의 재현성·투명성·책임성에 중점을 두고 인공지능의 사회적 영향을 연구한 그의 논문은 《사이언스》, 《PNAS》 등 주요 과학 저널에 게재됐으며, 대중적인 기술 칼럼은 《월 스트리트 저널》, 《와이어드》 등 주류 매체에 실렸다. 2023년 《타임》에서 AI 분야 영향력 있는 100인(사상가)으로 선정됐고, 최고 권위 국제기구인 미국 컴퓨터학회(ACM)에서 최우수 논문상과 영향력 인정상을 받았다.

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아르빈드 나라야난

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Arvind Narayanan

프린스턴대학교 컴퓨터과학 교수이자 정보기술정책센터 소장이다. 널리 사용되는 컴퓨터과학 교과서 『비트코인과 암호화폐 기술(Bitcoin and Cryptocurrency Technologies)』과 『머신러닝의 공정성(Fairness in Machine Learning)』을 공동 집필했다. 기업이 개인정보를 수집하고 사용하는 방법을 밝히는 연구인 ‘프린스턴 웹 투명성 및 책임성 프로젝트’를 이끌었으며, 그의 연구는 머신러닝이 문화적 고정관념을 어떻게 반영하는지 보여주는 최초의 연구로 평가받는다. 2023년 《타임》에서 AI 분야 영향력 있는 100인(사상가)으로 선정됐고, 경력 초
프린스턴대학교 컴퓨터과학 교수이자 정보기술정책센터 소장이다. 널리 사용되는 컴퓨터과학 교과서 『비트코인과 암호화폐 기술(Bitcoin and Cryptocurrency Technologies)』과 『머신러닝의 공정성(Fairness in Machine Learning)』을 공동 집필했다. 기업이 개인정보를 수집하고 사용하는 방법을 밝히는 연구인 ‘프린스턴 웹 투명성 및 책임성 프로젝트’를 이끌었으며, 그의 연구는 머신러닝이 문화적 고정관념을 어떻게 반영하는지 보여주는 최초의 연구로 평가받는다. 2023년 《타임》에서 AI 분야 영향력 있는 100인(사상가)으로 선정됐고, 경력 초기 단계의 뛰어난 과학자에게 주어지는 최고 영예의 상인 ‘젊은 과학자 대통령상(PECASE)’을 받았다.

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품목정보

발행일
2025년 09월 23일
쪽수, 무게, 크기
384쪽 | 290g | 128*196*30mm
ISBN13
9780691249148

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