我们现在的环境污染很大,乱丢垃圾的人很多,汽车排放的有害气体也很多,许多工厂还排放污水……我希望人们不要乱丢垃圾、尽量购买污染很小的汽车、工厂少排放污水。让未来的世界更美好。
将来每个家庭都有垃圾处理装置,只要把垃圾放入装置内,垃圾就会变成新鲜的空气。汽车是太阳能的.,就算没有太阳也可以借助风力,下雨时,雨也可以帮助汽车行驶。工厂排放的污水经过机器的处理,变成了能喝的水。别的有害细菌被送入太空“处死”。树木变多了,地球像一片绿色的海洋。纸张不用造了,办公实现无纸化,世界是网络的世界。世界上没有战争,只有和平。抬头往上看,小鸟在轻飞,雄鹰在翱翔。走进动物园,动物们都很快乐,它们在动物园里奔跑,动物对人们很友好,许多肉食动物不会咬人。人们制造了机器人,由国家免费提供并进入千家万户,它们帮助我们打扫房间,洗衣做饭。如果有烟雾,它们会吸收烟雾,并转化为能量。
未来的环境将会变得很好,没有台风、海啸、地震、沙尘暴、泥石流等自然灾害,我相信未来会变得更美好。
不过有意外收获,作者在文章后部主要讲了,大数据带来的消极影响,例如政府会通过大数据判断一个人将要出现的违法行为,提前对他进行拘捕,或者监视(这个已经在纽约警察局使用)但这样带来严重的后果,现在的法律是基于人已经发生的行为进行处罚,如果我们今后使用这套系统来作为法官的判决依据的话,这样就违背降低我们作为人的重要组成部分---自由选择的能力,行为责任自负。这便成了集体选择的结果,不是个人自由意志了。这样在否认个人为其行为承担责任,实际上就是在摧毁人们自由选择的权利。而且现在的预测不能达到很准确的答案。分析的数据质量不佳就会加剧问题的不良后果。
作者最后说了这么一段话“大数据不是一个充斥算法和冰冷机器的世界,人类的作用依然无法替代,大数据为我们提供的不是最终答案们只是一个参考答案,暂时的,只是问了等待更害的解决办法,在不久的未来。”
另外一个随之而来的问题就是数据授权使用,泄露问题,数据会有二次利用发现潜在价值,但这又产生更严重的问题,二次利用如何授权管理,是否涉及违法。解决办法是通过会计行业,可以有一个充当审计工作的外部算法师,作为第三方公证机构在出现问题时,可以进行审核算法和数据的使用情况,在公司内部也可以设立内部算法师,很类似公司自己的律师一样,一方面参加产品研发,另一方面在公司使用数据出现问题时也可以及时阻止,提醒。
大数据确实在某种程度上可以降低风险,保护国家安全,但信用卡,保险业就会通过大数据分析拒绝一部分人(因为他们还不起账),但我们想想,人类进步,就是通过反抗,妥协,权衡,再平衡。有了一切大数据的`预测,就少了很多的可能性,在某种程度会降低我们的社会进步。
说实话之前听到大数据的概念觉得很有前景,很神奇,很向往,这本书给我带来的更多的是对大数据会给我们带来不亚于克隆人的糟糕影响。让我有了对技术给人类社会带来的负面影响有了一个全面的思考认识。读到后半部分的时候,我很沮丧啊,觉得这么好的技术,竟然负面影响超过了正面的,我很失落,也不再看好大数据。不过后来作者的一席话让我重振信心,他举例,曾经印刷术出现之前大部分的书全部在修道院,教皇手里,有了印刷术之后人们有了书,有了更开阔的思路,更多的想法,有了言论等等,这个的影响力要比大数据大很多,人类还是一步一步建立起来相应的制度,法律,直到今天我们已经有了对应的很完善稳定的法律体系。
我们还是应该对科技充满信心,科技依然是那个推动社会进步的原动力,只是我们需要及时完善相对应的管理措施。
最后说说对作者写的书的评价吧,其实我觉得写的一般,不过很符合外国人的写书风格,简单明了,很容易看懂,理解都不需动脑子,举例很少(可能因为本身合适的例子就很少吧)来来回回就那几个例子,有点像我们高考,来来回回那几个例子,什么场景都能用,哈哈。总的来说还是不错的,评级6分吧。
最后说一句,美国确实在大数据上走在了前面,不是单纯技术上,技术科技学的很快,但是实际运用起来出现的问题,不是其他人能立即学会处理应对的,这又燃起了让我去美帝的***。
命题人关注的是普遍社会现象或群体,而不是特殊事件或某一类体量相对不大的特殊群体。
2017年这一年考查的和阅读有关的态度是不分年龄不分社会阶层的,具有普遍性,几乎和所有人有关。
与其只提要求,不如做个榜样
2016年 表面上看,这一年的话题与青少年这一群体相关。但仔细一想,这是一个全民话题。因为我们每个人从小在父母的.教育下成长,等到自己为人父母后便会转换身份去教育下一代,所以这一话题具有极大的普遍性。
2008年如果你认为这幅漫画关注“残疾人”这一少数群体就大错特错了。事实上,漫画中的残疾人指的是我们每一个人、团体甚至国家。
无论个人、团队还是国家都有自己的优点(健全的那条腿)和缺点(残缺的那条腿),所以漫画告诉我们“应该与其它人、其它团队或国家合作、优势互补、实现双赢。”因此,这幅漫画具有普遍性,涉及每一个人。
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