人工智能与生成式 AI 素养

01

必读

AI 3.0（畅销书《复杂》作者、复杂系统前沿科学家梅拉妮·米歇尔，历经10年思考，厘清人工智能与人类智能的全新力作，全景式地展现了人工智能的过去、现在和未来）

梅拉妮·米歇尔

AZW3 · 5.39 MB

用清晰案例解释当代人工智能能做什么、不能做什么，是理解能力边界的入口。 重点读常识、抽象和迁移能力的限制；具体系统表现需结合最新事实更新。

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02

必读

人工智能简史

约翰·马尔科夫（John Markoff）

EPUB · 1.08 MB

从研究机构与人物竞争梳理学科历史，补上技术路线形成的背景。 把历史叙事与技术原理分开，关注不同研究传统为何兴衰。

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03

选读

科学之路（图灵奖得主、人工智能三巨头之一杨立昆重磅作品。人工智能正在颠覆人类社会，未来机器能思考吗？讲述正是人工智能在我们面前崛起——这个历史上绝无仅有的时刻发生的故事）

杨立昆

AZW3 · 4.89 MB

从研究者视角理解机器学习与智能研究的长期问题，避免把当前热潮视为突然出现。 作者立场鲜明，建议与其他路线比较，不把个人判断当成唯一共识。

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04

选读

生命3.0

【美】迈克斯·泰格马克;汪婕舒译

EPUB · 20.35 MB

用情景讨论高级人工智能可能带来的目标、控制和社会选择问题。 将思想实验与已实现能力分开，重点梳理假设链条。

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05

选读

AI未来进行式（李开复陈楸帆新书，樊登、俞敏洪、刘慈欣、杨立昆、萨蒂亚·纳德拉、瑞·达利欧、贝尼特·米勒等强势推荐！全新预测AI时代未来趋势！） (财之道丛书)

李开复 , 陈楸帆

AZW3 · 2.45 MB

用近未来故事连接技术应用与社会场景，帮助识别机会和代价。 每篇故事后核对技术说明，区分文学推演、趋势判断和既成事实。

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06

必读

终极算法:机器学习和人工智能如何重塑世界

佩德罗·多明戈斯

EPUB · 1.58 MB

概览主要机器学习学派及其共同目标，建立理解算法差异的地图。 不必掌握公式，先比较各学派的数据假设、优势和局限。

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07

必读

算法霸权

[美]凯西·奥尼尔

EPUB · 0.48 MB

通过现实案例说明不透明模型如何放大偏差，是理解算法责任的关键读物。 遇到案例时追问数据来源、目标函数、申诉机制和受影响人群。

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08

选读

驯服算法：数字歧视与算法规制

凯伦·杨 , 马丁·洛奇

AZW3 · 2.15 MB

从规制视角讨论数字歧视，为个人风险之外补上制度解决方案。 法律与政策会变化，保留原则框架，具体规定以最新权威来源为准。

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09

必读

数据的边界：隐私与个人数据保护

玛农·奥斯特芬

AZW3 · 0.95 MB

把个人数据、隐私和公共利益的冲突讲清楚，补足使用生成式 AI 时的数据意识。 把上传数据、训练数据和输出数据分开检查，形成自己的敏感信息清单。

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10

选读

过滤泡：互联网对我们的隐秘操纵 (新闻与传播学译丛·学术前沿系列)

伊莱·帕里泽

EPUB · 0.36 MB

解释个性化信息环境如何改变认知与公共讨论，连接推荐算法和生成式内容。 成书较早，重点保留机制问题，并用当前平台和 AI 场景重新验证。

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