在人工智能飞速发展的今天，大众对于这一前沿技术仍感神秘且难以窥探其深。为此，本书针对人工智能的核心问题进行了深入剖析，旨在帮助读者揭开其神秘面纱。
    本书的主要内容围绕以下问题展开：什么是人工智能？人工智能能否解释其决策？它能否承担法律责任？它是否具有代理权？人类应该保留对这类系统的何种控制权，是否取决于所做决策的类型？如今数据共享比10年前更容易也更普遍，我们是否需要对隐私法进行根本性的反思？我们如何应对通过针对性政治广告进行操纵的潜在可能？政府在使用决策工具方面与产业界是否有所不同？在这方面，国家是否对其公民负有独特的义务？如何更好地监管像脸书（Facebook）、谷歌（Google）和苹果（Apple）这样的巨头？监管是答案吗？需要什么样的监管？

目录
前言/1
致谢/111
序言：人工智能为何引人瞩目？/v
1什么是人工智能？/1
机器学习与预测/3
预测模型的基础知识/3
预测模型简史/4
精算表/5
预测模型的几何方法/6
回归模型/7
现代回归模型/9
决策树/10
神经网络/11
测试预测模型的协议/14
结语/15
附录：其他机器学习系统/16
2透明性/19
“透明性”的多重含义/20
对决策的解释以及决策原因/23
人工智能的透明性问题/26
算法系统到底需要什么类型的解释？/26
人类解释标准/27
人类决策中的无意识偏见和不透明性/31
可解释人工智能2.0/33
双重标准：好还是坏？/35结语/37
3偏差/38
拯救者：人工智能/40
排除人为干扰/41
总结过去，预测未来/43
内置偏差/46
学习谎言/49
使用环境中的偏差/51
人工智能能否做到公平？/51
结语/54
4责任与义务/55
剖析责任/56
技术与责任/61行动的自由/61
因果贡献/62
预测行为后果/63
人工智能与责任/64协商责任/66
在道德和法律上负责任的人工智能？/68
展望未来/70
5控制/71
近距离看待控制问题/75
使用“优于人类”系统：动态互补/78
还有其他解决控制问题的方法吗？/81
关键信息/82
6隐私/83
隐私维度/83
信息隐私和人工智能/86
人工智能、隐私和消费者/89
人工智能、隐私和选民/92
我们应该放弃隐私吗？/93
我们可以在人工智能时代保护隐私吗？/94
7自主性/96
对自主性的三维理解/97
人工智能和算法决策是否破坏了自主性？/102
大科技公司还是大政府？/110
我们应该怎么做？/111
结语/113
8政府中的算法/114
研究案例1:Go Safe自动测速摄像机/118
使用算法决策工具是否会威胁合法性？/120
研究案例2:阿勒格尼县家庭筛查工具/127
算法决策工具的必要性？/130
结语/132
9就业/133
关于未来的工作我们知道什么？/134
工作的本质/136
为什么工作？/138
10监督和监管/142
人工智能应遵循哪些规则？/142
我们所说的“规则”是什么意思？/143
谁制定规则？/143
灵活性/145
定义问题：我们究竟在谈论什么？/147
监管阶段：上游还是下游？/148
监管倾斜和安全失误/149
成立人工智能管理局？/151
为人工智能制定规则？/154
结语/156
后记/157
关于作者/160
注释/161
译后记/187