人工智能李开复王咏刚李开复博士解读AI如何重塑个人商业与社会未来人工智能书互联网时代科技书 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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李开复著

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店铺：淘书网图书专卖店

出版社：文化发展出版社

ISBN：9787514217155

商品编码：26772790106

具体描述

编辑推荐

2017年是“人工智能应用元年”，人工智能将开启一场比互联网影响更为深远的科技革命。

本书是全面了解人工智能的必读之作，秒杀你对人工智能的一切疑问，好读易懂，有趣有料。

创新工场董事长李开复、创新工场人工智能工程院副院长王咏刚携手解读：人工智能时代，个人与企业如何找到人机协作的新位置。

人工智能将颠覆现有的商业模式，不仅在高科技领域，任何企业都需要尽早引入“AI+”的思维方式。

人工智能将部分取代人类的工作，程式化的、重复性的技能将失去价值。我们的工作必须具备足够的深度，让自己强大到不会轻易被机器撼动。

内容简介

人工智能已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。

人工智能技术正在彻底改变人类的认知，重建人机相互协作的关系。毫无前例的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景，今天的人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。

我们真的知道什么是人工智能吗?

我们真的准备好与人工智能共同发展了吗?

我们该如何在心理上将人和机器摆在正确的位置?

我们该如何规划人工智能时代的未来生活……

当人工智能时代成为必然，《人工智能》一书告诉我们：个人应该做些什么，才能避免被AI取代？企业应该如何升级，才能在新的商业变局到来前抓住先机？

我们无需担忧和惧怕人工智能时代的到来，我们所要做的，应当是尽早认清AI与人类的关系，了解变革的规律，更好地拥抱新时代的到来。

作者简介

李开复博士

创新工场董事长兼首席执行官/创新工场人工智能工程院院长

李开复博士于2009年创立创新工场，曾任谷歌全球副总裁兼大中华区总裁、微软全球副总裁、苹果交互式多媒体部门副总裁。

1998年，李开复创办微软中国研究院（后更名为微软亚洲研究院），在极短时间内创建了一个国际一流的计算机研究院，曾被《麻省理工技术评论》评为“zui火的计算机实验室”,这是一所培养人工智能人才的黄埔军校。

1988年，李开复获卡内基梅隆大学计算机学博士学位，他的博士论文题目是 “非特定人连续语音识别系统”。1988年，《商业周刊》授予该系统“科学创新奖”。他开发的“奥赛罗”人机对弈系统，于1988年击败了得过世界团体比赛冠军的选手。

王咏刚

创新工场技术副总裁兼人工智能工程院副院长

王咏刚毕业于北京大学，毕业后长期从事金融行业软件研发，任方正奥德公司技术总监。2006-2016 在谷歌公司任Staff Engineer、资深技术经理等职，参与或负责研发的项目包括桌面搜索、谷歌拼音输入法、产品搜索、知识图谱、谷歌首页涂鸦（Doodles）等，在输入法、知识图谱、分布式系统、HTML5 动画/游戏引擎等技术领域拥有深厚的积累。

图书简介：《驾驭变革：数据、算法与人类未来的交汇点》（此简介旨在描述一本不包含“人工智能李开复王咏刚…”一书内容的、聚焦于技术变革、数据驱动、算法伦理以及未来社会重塑的综合性著作。） --- 引言：迷雾中的航向标我们正站在一个前所未有的技术奇点边缘。信息爆炸的洪流已然形成，驱动着计算能力的指数级增长，而这一切的核心，是数据与算法的无形之手。这不是一次简单的技术升级，而是一场深刻的社会结构、经济范式乃至人类自我认知的重塑。本书并非描摹已知的AI技术路线图，而是深入探讨支撑这场变革的底层逻辑、随之而来的巨大机遇与难以回避的伦理困境，旨在为决策者、从业者以及每一个关注未来的公民，提供一张清晰的“变革导航图”。第一部分：数据的新大陆——从比特到洞察的迁徙本书首先将目光投向这场革命的基石：数据。我们不再仅仅是数据的生产者，更是被数据所定义的存在。 1. 数据的本体论与计量史观：探讨“大数据”从一个技术热词演变为一种新型生产资料的历程。我们将追溯从早期数据库到分布式存储系统的演进，解析海量、高速、多样化数据的结构性挑战。重点分析非结构化数据（文本、图像、生物信号）如何被工程化处理，成为可供模型学习的“原材料”。书中将通过多个案例，展示如何将原始的比特流转化为具有商业价值或科学意义的洞察力，区别于单纯的商业应用案例，侧重于数据采集、清洗、标注的范式转变及其背后的成本与效率平衡。 2. 隐私与主权的边界重塑：随着数据收集的无孔不入，个人数据的主权问题浮出水面。本书深入探讨了差分隐私（Differential Privacy）、联邦学习（Federated Learning）等前沿技术在保护用户隐私前提下实现数据价值挖掘的可能性与局限性。内容将聚焦于全球不同司法管辖区（如欧盟的GDPR、美国的州级法规）在数据跨境流动与本地化存储上的冲突与融合，剖析数据治理的复杂生态。 3. 基础设施的韧性与安全：现代数字经济的命脉在于基础设施。我们将分析云计算、边缘计算以及量子计算对传统数据中心架构的颠覆性影响。更重要的是，本书将着墨于关键数字基础设施的网络韧性（Resilience）研究，探讨如何构建能够抵御大规模网络攻击和自然灾害的自愈合（Self-healing）系统，确保信息流动的连续性与安全性。第二部分：算法的黑箱与白板——逻辑的构建与反思算法是赋予数据生命的引擎。本书将超越对特定机器学习模型的罗列，转而探究算法设计哲学、模型的内在机制以及我们对其的信任基础。 1. 模型复杂性与可解释性（XAI）的张力：深度学习模型的强大预测能力往往伴随着“黑箱”的风险。本书详尽分析了SHAP值、LIME等可解释性方法在不同应用场景（如金融风控、医疗诊断）中的适用性与局限。我们关注的焦点在于：在无法完全理解模型决策路径时，我们应如何建立问责制（Accountability）？书中将引入“因果推断”（Causal Inference）在弥合相关性与因果性鸿沟中的潜力分析。 2. 算法的偏见放大效应与公平性度量：算法并非天然中立。本书系统梳理了训练数据中的历史偏见如何被模型固化并放大，特别是在招聘、信贷审批和司法量刑等高风险领域。我们介绍多种公平性定义（如平等机会、统计均等）及其内在的哲学冲突，并探讨如何在算法设计初期就植入“反偏见”的机制，而非事后补救。 3. 人机协作的新范式：机器智能的进步并不意味着人类的退场，而是角色的重新定义。本书探讨了“增强智能”（Augmented Intelligence）的理论框架，研究人类直觉、领域知识与模型预测如何有机结合，实现超越任何单一智能体的性能。重点分析在复杂决策链条中，人类何时应信任模型，何时应进行干预。第三部分：范式重构——技术对社会结构的冲击技术变革的最终体现，是对组织形态、劳动力市场和全球治理体系的深刻冲击。 1. 组织的敏捷化与去中心化趋势：传统层级结构难以适应瞬息万变的市场需求。本书分析了区块链技术、分布式自治组织（DAO）的概念如何挑战传统公司治理结构。同时，探讨了远程协作工具、零工经济平台对劳动关系和员工忠诚度的长期影响，以及企业文化需要在多大程度上适应“去中心化”的趋势。 2. 劳动力市场的技能极化与再教育体系：自动化对重复性任务的取代是必然趋势。本书侧重于分析哪些认知技能（如复杂问题解决、跨领域整合、情感智能）将成为未来稀缺资源。重点在于构建一个具有前瞻性的成人终身学习体系框架，讨论如何通过微证书、沉浸式模拟训练等创新教育模式，实现大规模的技能迁移和升级，以应对结构性失业的挑战。 3. 跨国技术治理的缺口与未来：技术的全球性与地缘政治的边界感构成了新的治理难题。本书讨论了技术标准的制定权、关键技术的出口管制，以及如何在全球范围内协调对强人工智能（AGI）潜在风险的监管态度。重点分析了国际组织在建立技术伦理的“软法”规范方面所面临的挑战，以及主权国家如何在保护本国利益与促进全球技术合作之间找到平衡点。结语：通往审慎未来的路径本书的最终目的，是激发读者对技术发展的主动塑造，而非被动接受。我们必须认识到，工具本身是中立的，但工具的使用必然携带价值取向。驾驭变革，需要的不仅是工程学的精进，更是哲学层面的深刻反思和跨学科的协同智慧。未来的形状，取决于我们此刻对数据、算法和人类价值的共同选择。 --- 本书适合人群：政策制定者、科技企业高管、数据科学家、伦理学家、经济学研究人员，以及任何希望深入理解数字时代底层逻辑和未来社会演进方向的读者。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我佩服的一点是，它做到了对“未来预测”的艺术性平衡。很多畅销书都会为了吸引眼球而夸大其词，将AI描绘成无所不能的神祇或者毁灭世界的魔鬼，但这本书的基调却是异常的冷静和务实。它没有回避风险，但更强调机遇的结构性。它清晰地指出了，未来真正有价值的，不是“会不会用AI”，而是“能否设计出让AI高效工作的全新协作流程”以及“能否在AI无法触及的领域构建壁垒”。这种强调“设计思维”和“系统重构”的观点，极大地启发了我的创业思路。我甚至在阅读过程中多次停下来，拿出一张白纸，开始绘制我现有业务流程中可以被智能体接管和需要我深度介入的部分，这种即时反馈的学习效果是传统阅读无法比拟的。它不是教你如何编程，而是教你如何思考——如何在一个被智能体重塑的世界里，重新定义“效率”和“价值创造”。这本书与其说是一本关于人工智能的书，不如说是一本关于未来领导力的教材。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我很少读完一本书能有这种“醍醐灌顶”的感觉，这本书的格局之大，视野之广，着实令人惊叹。它不是那种典型的互联网科技书籍，堆砌着各种案例和数据，让你读完后感觉“哦，原来如此”，然后就束之高阁了。恰恰相反，这本书更像是一部哲学思辨录，它探讨的根本问题是：当机器可以比人类更有效率地完成“思考”和“执行”时，人类的本质价值又在哪里？书中对于“创造力”和“共情力”在未来社会的重新定价，让我陷入了长久的沉思。我原本以为我的工作领域已经足够安全，但在作者的层层剖析下，我发现那些流程化、可量化的部分，正是最先会被AI取代的“温床”。这本书的论述风格非常犀利，毫不留情地揭示了当前商业社会的脆弱性，但同时又提供了重构的蓝图。它迫使我跳出日常琐碎的工作泥潭，站在一个更高的维度去审视整个行业的生态演化。对我个人而言，这本书带来的最大收获是焦虑的转化——从无助的恐慌，转变为对自我能力重塑的迫切渴望。它像是一面镜子，照出了我们这个时代所有人的盲区和潜力，强烈推荐给所有对未来感到迷茫的中高层管理者。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我最初对这本书抱有很高的期待，但没想到它能超越我的想象。它不仅仅是李开复博士和王咏刚先生对当下科技趋势的总结，更像是一份对“未来职业素养”的强制升级说明书。我尤其欣赏其中关于个人品牌和信任资本在去中心化智能网络中的重要性论述。在一个算法可以模仿声音、模仿文风的时代，什么才是真正不可复制的“我”？这本书给出了一个非常清醒的答案：纯粹的人性化体验和无法被数据化的深度洞察。它引导读者去投资那些“反向指标”——那些最难被量化、最需要人际连接、最依赖道德判断的领域。对于在互联网浪潮中摸爬滚打多年，开始感到疲惫和迷失方向的行业老兵来说，这本书像是一剂定心丸，它告诉你，你的经验和智慧依然宝贵，但你必须学会用新的语言和新的框架去表达和应用它们。这本书的文字如同精密的齿轮咬合，逻辑严密，层层递进，是一部值得反复研读的时代宣言。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我们这个时代量身定做的一剂猛药，读完之后感觉整个世界观都被彻底颠覆了。我一直对科技发展抱有一种既期待又惶恐的心态，但这本书清晰地梳理了人工智能这股洪流是如何从科幻走进现实，并且正在以一种我们可能尚未完全理解的速度，渗透到我们生活、工作乃至思维的每一个角落。作者们不仅仅是在罗列技术名词，他们更像是站在时代的潮头，用一种近乎预言家的口吻，描绘出未来十到二十年商业模式的剧变图景。特别是关于个体如何在新的生产力结构中找到自己的价值锚点，那些论述非常深刻，没有给我空泛的口号，而是提供了切实可行的思考框架。我特别喜欢其中关于“人机协作”而非“人机对抗”的论述，它给了我一种积极应对变革的力量感，而不是被动地等待被淘汰。这本书的阅读体验非常畅快，它平衡了技术深度和商业洞察力，让我这个非技术背景的读者也能毫不费力地跟上思路，并且在合上书本后，会情不自禁地开始审视自己手头正在做的事情是否已经“过时”了。对于任何想要在接下来的十年里保持竞争力的职场人士，这本书的价值是无可估量的，它不是一本告诉你“是什么”的书，而是告诉你“该怎么办”的行动指南。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对严肃书籍有一定偏好的人，通常不太会去碰这种带有强烈时代标签的科技读物，总担心内容会很快过时。然而，这本书的视角处理得极其巧妙，它没有过多纠缠于某个具体算法的细节，而是聚焦于社会契约和经济结构的根本性变化。阅读过程中，我不断被一种强烈的代入感所吸引，仿佛正在参与一场全球范围内的商业革命的内部讨论会。书中对于“平台经济”的下一阶段——“智能体经济”的描绘，尤其令人印象而难忘。它不仅仅是关于技术升级，更是关于权力结构的转移。我感受到了作者们在文字背后投入的巨大心力，去平衡技术突破的兴奋感与对社会公平的关切。书中的叙事节奏张弛有度，既有对宏大趋势的精准把脉，也不乏对普通人生活影响的微观案例，这种结合使得理论不再是悬浮在空中的泡沫。对于那些习惯于深度阅读、追求知识体系构建的读者来说，这本书绝对能提供远超其售价的知识密度和启发性。它让我不再把AI看作一个工具箱，而是一个新的文明基石。