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(duì)于從事網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)的人員，廣泛的知識(shí)儲(chǔ)備會(huì)更有利于應(yīng)對(duì)各種突發(fā)的安全事件。如果您對(duì)當(dāng)下流行的熱點(diǎn)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(jìn)您對(duì)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(xiǎn)挑戰(zhàn)進(jìn)行重新思考。

1.《計(jì)算與技術(shù)倫理》

《Computing and Technology Ethics》

作者：Emanuelle Burton、Judy Goldsmith、Nicholas Mattei等

書籍簡(jiǎn)介：從通訊到旅行再到醫(yī)療，計(jì)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(jì)算技術(shù)發(fā)展中的倫理性分歧，全面介紹了社會(huì)倫理理論及其在技術(shù)和計(jì)算科學(xué)發(fā)展中的應(yīng)用。文章提出了很多熱點(diǎn)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(jī)器人來照顧？網(wǎng)上銀行的效率是否超過了被盜的風(fēng)險(xiǎn)？這些問題都在其中給出了明確的答案。

推薦理由：計(jì)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(jī)遇和嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，在豐富網(wǎng)絡(luò)社會(huì)治理路徑的同時(shí)，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(duì)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(gè)小故障》

《More than a Glitch》

作者：Meredith Broussard

書籍簡(jiǎn)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(jì)算機(jī)科學(xué)和社會(huì)學(xué)概念，與自身作為人工智能領(lǐng)域?yàn)閿?shù)不多的黑人女性研究人員的經(jīng)驗(yàn)結(jié)合起來。當(dāng)技術(shù)加劇不平等時(shí)，它不再只是一個(gè)小故障，而是一個(gè)信號(hào)，告誡我們需要重新設(shè)計(jì)我們的系統(tǒng)，以創(chuàng)造一個(gè)更公平的世界。

“Glitch”這個(gè)詞意味著一個(gè)偶然的錯(cuò)誤，修補(bǔ)起來十分容易，識(shí)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(jī)器中的“漏洞（bug）”，而是被編碼進(jìn)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(gè)神話以及為何算法需要被問責(zé)。

推薦理由：早在2017年，英國(guó)《衛(wèi)報(bào)》就批評(píng)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(jī)器本身，而是計(jì)算機(jī)在學(xué)習(xí)人類語言時(shí)吸收了人類文化中根深蒂固的觀念。在這個(gè)人才缺口不斷擴(kuò)大的時(shí)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(duì)于任何致力于建設(shè)一個(gè)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(jiǎn)介：兩位技術(shù)專家通過探索人類與人工智能在現(xiàn)實(shí)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(dòng)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(shí)，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(duì)人工智能技術(shù)增強(qiáng)工作的真實(shí)案例研究（從金融業(yè)到工廠車間），作者指出了工作場(chǎng)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(duì)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(gè)用于人壽保險(xiǎn)承保的數(shù)字系統(tǒng)，該系統(tǒng)實(shí)時(shí)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(rèn)人工智能的積極潛在結(jié)果，而不是認(rèn)為人工智能會(huì)帶來災(zāi)難的悲觀論調(diào)，請(qǐng)仔細(xì)閱讀這本書。

4.《構(gòu)建值得信賴的機(jī)器學(xué)習(xí)》

《Practicing Trustworthy Machine Learning》

作者：Yada Pruksachatkun、Matthew Mcateer、Subho Majumdar

書籍簡(jiǎn)介：隨著AI技術(shù)在高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用不斷增加，企業(yè)組織花費(fèi)了大量的時(shí)間和金錢使機(jī)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(gè)實(shí)用的起點(diǎn)，可以幫助開發(fā)團(tuán)隊(duì)生成更安全、更強(qiáng)大、更少偏見和更可解釋的模型。

推薦理由：您一定想看到機(jī)器學(xué)習(xí)的積極影響，尤其是在醫(yī)學(xué)、國(guó)防等高風(fēng)險(xiǎn)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(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是一個(gè)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(shí)用性指南。

5.《邊緣人工智能》

《AI at the Edge》

作者：Daniel Situnayake、Jenny Plunkett

書籍簡(jiǎn)介：邊緣人工智能（Edge AI）正在改變計(jì)算機(jī)與現(xiàn)實(shí)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(jìn)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(shí)用指南為工程專業(yè)人員和產(chǎn)品經(jīng)理提供了一個(gè)端到端框架，用于使用邊緣人工智能解決真實(shí)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(jì)、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(cè)試等每個(gè)階段，Edge AI將會(huì)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(shí)嗎？想知道哪些項(xiàng)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(gè)使用邊緣人工智能解決現(xiàn)實(shí)世界問題的框架。閱讀這本書可以快速了解如何設(shè)計(jì)和支持邊緣AI及ML產(chǎn)品。

6.《云時(shí)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(jiǎn)介：如果您正在計(jì)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(huì)如何避免采用云計(jì)算所帶來的昂貴且耗時(shí)的陷阱，并充分利用云計(jì)算運(yùn)營(yíng)模型。

推薦理由：您是云計(jì)算領(lǐng)導(dǎo)者嗎？您是否對(duì)確保云服務(wù)供應(yīng)商之間可操作性的真實(shí)案例研究感到好奇？您是否在負(fù)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(yùn)營(yíng)模型，并向您展示如何在平衡創(chuàng)新和責(zé)任的同時(shí)，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(jiǎn)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(cè)我們的行為和欲望；惡意行為者利用人工智能通過推特機(jī)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(gè)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(jī)遇的同時(shí)，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(huì)影響我們的內(nèi)心。它會(huì)增強(qiáng)我們的物種優(yōu)越性，還是會(huì)使我們失去人性，讓我們?cè)谂c他人的互動(dòng)中變得更像機(jī)器？這本書會(huì)給我們解答，告訴我們?nèi)绾卧谧詣?dòng)化的未來茁壯成長(zhǎng)。

8.《黑色技術(shù)對(duì)象》

《The Black Technical Object》

作者：Ramon Amaro

書籍簡(jiǎn)介：這本書主要講述了機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)的深?yuàn)W本質(zhì)，以及種族等級(jí)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(jī)器學(xué)習(xí)的研究中。作為為分類模式設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)程序，機(jī)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(duì)日趨激烈的網(wǎng)絡(luò)人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)，更現(xiàn)代、更包容的領(lǐng)導(dǎo)者顯然更具競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。通過探索數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析,可以揭示不同類型專業(yè)人員和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的復(fù)雜關(guān)系,有利于理解現(xiàn)實(shí)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(cè)》

《Power and Prediction》

作者：Ajay Agrawal、Joshua Gans、Avi Goldfarb

書籍簡(jiǎn)介：在本書中，作者們考察了兩個(gè)關(guān)鍵的決策成分:預(yù)測(cè)和判斷，我們常常在無意識(shí)的情況下在大腦中同時(shí)執(zhí)行這兩者。人工智能的興起正在將預(yù)測(cè)從人類轉(zhuǎn)移到機(jī)器，減輕人們的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，同時(shí)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(duì)系統(tǒng)層面的創(chuàng)新產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。當(dāng)這些新系統(tǒng)出現(xiàn)時(shí)，它們可能在全球范圍內(nèi)造成破壞,因?yàn)闆Q策會(huì)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(jī)會(huì)，同時(shí)保護(hù)好自己的利益。

推薦理由：您一定對(duì)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(jī)會(huì)，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(shí)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(duì)。

10.《展望未來》

《Future Ready》

作者：Stephanie L. Woerner、Peter Weill和Ina M. Sebastian

書籍簡(jiǎn)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(jià)值。這將導(dǎo)致很多問題，例如未能意識(shí)到數(shù)字技術(shù)對(duì)利潤(rùn)的價(jià)值，浪費(fèi)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?cè)趯?duì)多位知名企業(yè)高級(jí)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(lì)員工、讓每個(gè)人都專注于一個(gè)共同目標(biāo)的行動(dòng)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(jì)的佼佼者。本書提供了真實(shí)的案例、尖銳的分析、基準(zhǔn)評(píng)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(jià)值并接受某些狀況下的組織數(shù)字化業(yè)務(wù)中斷，因?yàn)檫@本身就是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型安全開展的一部分。

參考鏈接：https://enterprisersproject.com/article/2022/11/must-read-tech-books-2023