4#

Эра слепой веры в «большие данные» должна закончиться. Cathy O'Neil - видеоролик

Изучайте английский язык с помощью параллельных субтитров ролика "Эра слепой веры в «большие данные» должна закончиться". Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь. Всего 827 книг и 2706 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.

Алгоритмы решают, кто получает кредит, кто идёт на собеседование, кто получает страховку и многое другое, но они не делают ситуацию автоматически справедливой. Математик и специалист по обработке данных Кэти О'Нил придумала термин для секретных, важных и пагубных алгоритмов: «оружие математического уничтожения». Узнайте больше о мотивах, которые скрыты за формулами.

страница 1 из 3  ←предыдущая следующая→ ...

00:00:00
Algorithms are everywhere.
Алгоритмы повсюду.
They sort and separate the winners from the losers.
Они сортируют людей, отделяя победителей от проигравших.
The winners get the job
Победители получают желаемую работу
or a good credit card offer.
или выгодное кредитное предложение.
The losers don't even get an interview
Неудачники даже не получают шанса на собеседование
00:00:15
or they pay more for insurance.
или платят больше за страхование.
We're being scored with secret formulas that we don't understand
Нас «считывают» по секретным формулам, которые мы зачастую не понимаем,
that often don't have systems of appeal.
без возможности обжалования решения.
That begs the question:
Назревает вопрос:
What if the algorithms are wrong?
что, если эти алгоритмы ошибочны?
00:00:33
To build an algorithm you need two things:
Для построения алгоритма вам нужны две вещи:
you need data, what happened in the past,
вам нужны данные о прошлых событиях
and a definition of success,
и определение понятия «успех» —
the thing you're looking for and often hoping for.
того, к чему вы стремитесь и на что надеетесь.
You train an algorithm by looking, figuring out.
Вы обучаете алгоритм, наблюдая за результатом.
00:00:46
The algorithm figures out what is associated with success.
Алгоритм вычисляет всё то, что связано с успехом.
What situation leads to success?
Какая ситуация приводит к успеху?
Actually, everyone uses algorithms.
Каждый из нас использует алгоритмы.
They just don't formalize them in written code.
Мы просто не записываем их в виде формул и кодов.
Let me give you an example.
Приведу пример.
00:00:58
I use an algorithm every day to make a meal for my family.
Я использую алгоритм каждый день, когда готовлю еду для своей семьи.
The data I use
Данные, которые я использую, —
is the ingredients in my kitchen,
это ингредиенты у меня на кухне,
the time I have,
моё время,
the ambition I have,
мои цели,
00:01:08
and I curate that data.
и я организовываю эти данные.
I don't count those little packages of ramen noodles as food.
Я не считаю эти пакетики лапши пищей.
(Laughter)
(Смех)
My definition of success is:
Вот моё определение успеха:
a meal is successful if my kids eat vegetables.
блюдо удалось, если мои дети едят овощи.
00:01:22
It's very different from if my youngest son were in charge.
Мой младший сын думает по-другому.
He'd say success is if he gets to eat lots of Nutella.
Для него успех — это если он получит много Нутеллы.
But I get to choose success.
Но определяю успех я.
I am in charge. My opinion matters.
Я главная. Именно моё мнение имеет значение.
That's the first rule of algorithms.
Это первое правило алгоритмов.
00:01:36
Algorithms are opinions embedded in code.
Алгоритмы — это мнения, встроенные в код.
It's really different from what you think most people think of algorithms.
Это отличается от того, как большинство людей воспринимают алгоритмы.
They think algorithms are objective and true and scientific.
Алгоритмы для них объективны, истинны и научны.
That's a marketing trick.
Это маркетинговый трюк.
It's also a marketing trick
Этот трюк используют
00:01:55
to intimidate you with algorithms,
для того, чтобы запугать вас алгоритмами,
to make you trust and fear algorithms
чтобы вы доверяли им и боялись их,
because you trust and fear mathematics.
как вы доверяете математике и боитесь еë.
A lot can go wrong when we put blind faith in big data.
Опасно вкладывать слепую веру в «большие данные».
This is Kiri Soares. She's a high school principal in Brooklyn.
Это Кири Соареш. Она директор средней школы в Бруклине.
00:02:15
In 2011, she told me her teachers were being scored
В 2011 году она рассказала, что её учителей оценивали
with a complex, secret algorithm
с помощью сложного секретного алгоритма —
called the "value-added model."
«модели добавленной стоимости».
I told her, "Well, figure out what the formula is, show it to me.
Я сказала ей: «Выясни-ка, что это за формула и покажи мне,

Для просмотра параллельного текста полностью залогиньтесь или зарегистрируйтесь

скачать в HTML/PDF
share

←предыдущая следующая→ ...