01
《打算与技能伦理》
《Computing and Technology Ethics》
作者：Emanuelle Burton、Judy Goldsmith、Nicholas Mattei等
书本简介：从通讯到旅行再到医疗，打算技能正在改变着我们的日常生活。本书以科幻小说为案例，研究打算技能发展中的伦理性不合，全面先容了社会伦理理论及其在技能和打算科学发展中的运用。文章提出了很多热点性问题：自主武器系统（autonomous weapon system）该当合法吗？人类是否真的须要机器人来照顾？网上银行的效率是否超过了被盗的风险？这些问题都在个中给出了明确的答案。
推举情由：打算技能的迅猛发展给网络安全领域带来了新的发展机遇和严厉寻衅，在丰富网络社会管理路径的同时，也带来了合理利用技能的伦理规范难题。本书适宜那些对紧张伦理框架（责任论、功利主义、社群主义、女性主义伦理等）及其如何运用于人工智能等技能中涌现的许多伦理问题感兴趣的IT领导者。
02
《不止是一个小故障》
《More than a Glitch》
作者：Meredith Broussard
书本简介：本书作者Broussard是一名数据科学家，曾在***和软件开拓领域事情，她能够闇练地将打算机科学和社会学观点，与自身作为人工智能领域为数不多的黑人女性研究职员的履历结合起来。当技能加剧不平等时，它不再只是一个小故障，而是一个旗子暗记，告诫我们须要重新设计我们的系统，以创造一个更公正的天下。
“Glitch”这个词意味着一个有时的缺点，修补起来十分随意马虎，识别起来也很随意马虎。但是，如果种族主义、性别歧视和残疾歧视不但是功能机器中的“漏洞（bug）”，而是被编码进了系统本身呢？在这本书中，作者向我们展示了技能中立（technological neutrality）如何成为一个神话以及为何算法须要被问责。
推举情由：早在2017年，英国《卫报》就批评称，人工智能等技能已经开始涌现种族和性别偏见，但这种偏见并非来自机器本身，而是打算机在学习人类措辞时接管了人类文化中根深蒂固的不雅观念。在这个人才缺口不断扩大的时期，多样性（性别和种族）成为全面培植网络安全的主要成分。因此，对付任何致力于培植一个更加公正的未来的人来说，这都是必不可少的阅读材料。
03
《与人工智能一起事情》
《Working with AI》
作者：Thomas H. Davenport、Steven M. Miller
书本简介：两位技能专家通过探索人类与人工智能在现实事情环境中的协作，证明了人工智能并非人类事情的毁坏者。本书冲破了环绕自动化和人工智能系统在显示中支配运用的炒作性悲观论调。确实，人工智能改变了我们的事情办法——它接管了一些任务，但并非全部，只是解放了人类去完成其他更主要、更具寻衅性的事情。通过对人工智能技能增强事情的真实案例研究（从金融业到工厂车间），作者指出了事情场所的人工智能并非未来主义的臆想，现在很多公司和工人都碰着了这种情形。
推举情由：对人类与智能系统协作的影响感到好奇吗？本书分享了人类与人工智能成功互助的详细案例。例如，一个用于人寿保险承保的数字系统，该系统实时剖析运用程序和第三方数据，使人工承销商能够专注于更繁芜的案例。如果您想确认人工智能的积极潜在结果，而不因此为人工智能会带来灾害的悲观论调，请仔细阅读这本书。
04
《构建值得相信的机器学习》
《Practicing Trustworthy Machine Learning》
作者：Yada Pruksachatkun、Matthew Mcateer、Subho Majumdar
书本简介：随着AI技能在高风险领域的运用不断增加，企业组织花费了大量的韶光和金钱使机器学习（ML）模型值得相信。许多这方面的书本都深入磋商了干系理论和观点。但这本书供应了一个实用的出发点，可以帮助开拓团队天生更安全、更强大、更少偏见和更可阐明的模型。
推举情由：您一定想看到机器学习的积极影响，尤其是在医学、国防等高风险领域。您是否有兴趣理解如何管理数据集，并将模型构建为发布可信ML运用程序的根本？构建可信的机器学习系统是一个奇妙而繁芜的过程,这本书是一本超越理论和假设的实用性指南。
05
《边缘人工智能》
《AI at the Edge》
作者：Daniel Situnayake、Jenny Plunkett
书本简介：边缘人工智能（Edge AI）正在改变打算机与现实天下的交互办法，许可物联网（IoT）设备利用更广泛的传感器数据进行决策，这些数据以前由于本钱、带宽等限定而被丢弃。该实用指南为工程专业职员和产品经理供应了一个端到端框架，用于利用边缘人工智能办理真实天下的工业、商业和科学问题。如果您正在学习如何设计、支持边缘AI和嵌入式ML产品，并须要理解从数据网络到模型优化到调优和测试等每个阶段，Edge AI将会成为系统工程师未来开拓的标准工具之一。
推举情由：想在边缘设备上发展您的AI和ML专业知识吗？想知道哪些项目最适宜利用边缘AI吗？本书为工程专业人士和产品经理供应了一个利用边缘人工智能办理现实天下问题的框架。阅读这本书可以快速理解如何设计和支持边缘AI及ML产品。
06
《云时期的金融做事数字化》
《Digitalization of Financial Services in the Age of Cloud》
作者：Jamil Mina、Armin Warda、Rafael Marins和Russ Miles
书本简介：如果您正在操持、构建或实现支持金融做事数字化的云策略，本书清楚地列出了您须要优先考虑的关键成分和问题，可以帮助您学会如何避免采取云打算所带来的昂贵且耗时的陷阱，并充分利用云打算运营模型。
推举情由：您是云打算领导者吗？您是否对确保云做事供应商之间可操作性的真实案例研究感到好奇？您是否在卖力金融领域的数字化问题？如果是，那么这本书便是为您准备的。本书将帮助您根据需求选择精确的运营模型，并向您展示如何在平衡创新和任务的同时，在组织的技能中构建弹性。
07
《我，人类》
《I, Human》
作者：Tomas Chamorro-Premuzic
书本简介：人工智能正在改变我们的生活、事情、恋爱和娱乐办法，这已经不是什么秘密了。比如:社交软件正在利用人工智能来挑选我们潜在的伴侣；零售商正在利用人工智能来预测我们的行为和希望；恶意行为者利用人工智能通过推特机器人和假***来误导大众；公司正在利用人工智能来雇佣或谢绝我们。在这个背景下,我们须要更加重视人类所特有的能力：情商、好奇心、同理心等。
推举情由：人工智能的深入发展在创造新机遇的同时，也带来了诸多问题。除了常常磋商的网络安全等问题外，它还会影响我们的内心。它会增强我们的物种优胜性，还是会使我们失落去人性，让我们在与他人的互动中变得更像机器？这本书会给我们解答，见告我们如何在自动化的未来茁壮发展。
08
《玄色技能工具》
《The Black Technical Object》
作者：Ramon Amaro
书本简介：这本书紧张讲述了机器学习、数学的深奥实质，以及种族等级制度的深度入侵。为了削弱天下的种族秩序，本书将“科学”种族主义的历史引入到机器学习的研究中。作为为分类模式设计的打算机程序，机器学习可以为研究科学种族主义和干系行为供应有用的见地。
推举情由：面对日趋激烈的网络人才争夺战，更当代、更原谅的领导者显然更具竞争上风。通过探索数据和统计剖析,可以揭示不同类型专业职员和机器学习之间的繁芜关系,有利于理解现实存在的科学歧视缘故原由和状态,这是所有当代化技能领导者该当读的书。
09
《权力与预测》
《Power and Prediction》
作者：Ajay Agrawal、Joshua Gans、Avi Goldfarb
书本简介：在本书中，作者们稽核了两个关键的决策身分:预测和判断，我们常常在无意识的情形下在大脑中同时实行这两者。人工智能的兴起正在将预测从人类转移到机器，减轻人们的认知包袱，同时提高决策的速率和准确性。这为新决策的繁荣奠定了根本，并对系统层面的创新产生了深远的影响。当这些新系统涌现时，它们可能在环球范围内造成毁坏,由于决策会授予权力。这一过程将产生赢家和输家，作者展示了企业如何利用新技能创新的机会，同时保护好自己的利益。
推举情由：您一定对AI如何影响未来感到好奇。您的组织该如何利用人工智能创造的机会，从而优化计策业务决策？这本书供应了见地、丰富的例子和实用的建议,解释了如何让即将到来的人工智能为企业做事，而不是与企业为难刁难。
10
《展望未来》
《Future Ready》
作者：Stephanie L. Woerner、Peter Weill和Ina M. Sebastian
书本简介：如今，险些所有企业都开始了“数字化转型”之旅。但问题是，许多公司并不清楚自己的方向，也不清楚如何创造和获取数字代价。这将导致很多问题，例如未能意识到数字技能对利润的代价，摧残浪费蹂躏了资源和精力，增加了繁芜性和功能障碍。麻省理工学院的研究科学家们在对多位有名企业高等管理职员研究中创造，这些领导者知道他们必须变革自己的业务，但却缺少一种辅导和勉励员工、让每个人都专注于一个共同目标的行动指南。
推举情由：我们须要为未来做好准备，成为数字经济的佼佼者。本书供应了真实的案例、尖锐的剖析、基准评估和令人大开眼界的视觉效果，可以帮助安全职员更好地理解数据的代价并接管某些状况下的组织数字化业务中断，由于这本身便是企业数字化转型安全开展的一部分。
参考链接：
https://enterprisersproject.com/article/2022/11/must-read-tech-books-2023
