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This book is about the dark side of the Internet and computer technology, and it is not for the faint-hearted. Its author, Cathy O’Neil, is a veteran of data business. With a PhD in number theory from Harvard, she began her career as a university math professor at Baruch College, CUNY. After a few years she moved on to the D.E. Shaw hedge fund, where she witnessed firsthand the destruction that computers and Big Data had unleashed upon the world’s economy. She then held a string of positions as a data scientist for several data processing companies, before finally becoming a journalist. The story told in Weapons of Math Destruction is an account of her experience with Big Data, big money and computers. Most of us know what Big Data is: a massive collection of information about anything we do from telephone conversations, private emails, chats, credit card records, Twitter activity, purchasing habits, ‘likes’, behavioral patterns, commuting and shopping habits, or professional contacts. The list is endless. We may see this vast collection of data about us as somewhat threatening to our privacy and somehow impinging on our ‘rights’. But we are uncertain how and on which rights it may impinge, and how these data violate our privacy. Our common view is that a store of these data exists somewhere, and someone may be looking at it for some reason. But so what? If we do not know how Big Data is affecting us, maybe it does not affect us at all, maybe all these worries are simply a form of paranoia? And, after all, what is wrong with someone knowing what kind of cornflakes I like, or that I like some photos? And we are right in a way. Big Data – even very big data – on its own is useless. What counts is how data is used, by whom, for what purpose, and how this use affects our life, our choices and opportunities. But for most of us this ‘how’ is totally unknown; it is hidden, invisible. As O’Neil describes this process: ”…the ocean of behavioral data (data about what we do), in the coming years will feed straight into artificial intelligence systems. And these systems will remain, to human eyes black boxes. Throughout this process, we will rarely learn about the ‘tribes’ (a statistical group) we belong to or why we belong there. In the era of machine intelligence, most of the variables will remain a mystery” (p. 173). She continues: “These automatic programs will increasingly determine how we are treated by other machines, the ones that choose the ads we see, set prices for us, line up for a dermatologist appointment, or map our routes. They will be highly efficient, seemingly arbitrary, and utterly unaccountable. No one will understand their logic or be able to explain it.” Weapons of Math Destruction is about precisely this ‘hidden’ element of Big Data. Each chapter of the book describes one facet of our lives and its immersion in the world of Big Data and algorithms. One case looks at a few teachers who were fired from their job. Of course, being fired is a sad part of life, but no one should be surprised if he/she was not properly doing their job. However, in this case, something was different. When one of the teachers asked the school board why she was fired, nobody could give her an answer. Finally, after threatening the school with legal action, she was told that she received a low score on the teacher’s evaluation score sheet. When she asked who did the scoring, she was told that they did not know. After more digging, it turned out that the school board had employed a data processing firm with a proprietary teacher’s evaluation algorithm. However, claiming trade secrecy, the firm declined to disclose how the score was calculated and what variables went into the model. Thus, the teacher was fired for no known reasons; she was effectively fired by an algorithm and data. And nobody could say why. A single incident with a teacher’s evaluation program should not be a cause for panic or even serious concern, but there are others. The 2008 worldwide collapse of a banking system and economies in most of the developed countries resulted in millions of lost jobs, family tragedies, broken lives and a loss of livelihood for countless individuals. It is difficult to comprehend the full scope of the destruction wrought by the 2008 economic collapse as it is impossible to summarize the many reasons for the crisis in a few sentences. However, one picture that emerges is as follows: using faulty algorithmic models employed by banks and financial institutions, unsecured loans were repackaged into so-called ‘collateral debt obligations’(CDOs) and sold as low-level risk investments – with risk being calculated by complex algorithmic methods. In the subsequent mixing of bonds and already risky CDOs into new CDOs, which is called repackaging, nobody could ascertain the actual value or risk of these new CDOs, since everything was done by algorithms – and algorithms ‘do’ what they are told to do. And as could be expected, these new products of dubious quality were rated by the algorithms as ‘low risk’ (i.e. secure investments). The market of subprime mortgages and their derivatives by 2007 grew to around $3 trillion. The market of CDOs and other financial instruments around it was twenty times as big. No country has an economy of this size. As this market of repackaged CDOs and other unsecured investment instruments was based solely on paper value derived by algorithms, at a certain point the economy collapsed. What is more, as O’Neil writes ,“Paradoxically, the supposedly powerful algorithms that created the market, the ones that analyzed the risk in tranches of debt and sorted them into securities, turned out to be useless when it came to clean up the mess and calculate what the paper was actually worth. The math could multiply the horseshit, but it could not decipher it” (p. 43). O’Neil describes similar algorithmic models used in the banking industry to assess someone’s loan rating, algorithms to speed up job applicant selections (about 70% of CVs submitted in job applications are rejected by a computer screening system), algorithms to process admission applications to colleges and graduate professional schools, algorithms to calculate individual insurance policy rates, algorithms deriving national university and college ratings, algorithms driving Amazon selections and suggested purchases, algorithms driving Google searches, or algorithms constructing targeted political advertisements, and so on. All these algorithms feed on data about us, and in one way or another all these algorithms rate our value for particular objectives. The problem is that only few of us know how we are rated and for what ends. And these few are certainly not us. A teacher’s evaluation, the economic crash, college admissions, access to loans, job hiring, etc. Does any of this matter? Perhaps if taken in isolation, we might say that it does not matter greatly. But I would argue the following. When taken together, these events – and there are countless other examples out there (for instance, see the Guardian editorials on the shaping of voter preferences in the Leave campaign in the lead up to the EU Referendum) – what emerges is a picture of the world in which someone is collecting extremely detailed information about the most private aspects of our lives and turning this information against us. With most critical decisions about our lives, we no longer matter; what matters is the data about us, so-called proxies. Decisions affecting us are made by someone else, and we do not know why. We have no way of challenging or questioning someone’s decision, because in most cases we do not know how the decision was made. And what is more, decision makers do not know either. With the advent of AGI, deep learning and the Internet of Things generating data about us probably on the scale of the Large Hadron Collider, there will be no place to hide. It sounds like an absolute dystopia, but as things stand, the situation is not yet dystopic. This is how O’Neil ends her book: “Data is not going away. Nor are computers–much less mathematics. Predictive models are, increasingly, the tool we will be relying on to run our institutions, deploy our resources, and manage our lives. But as I tried to show throughout the book, these models are constructed not just from data but from the choices we make about which data to pay attention to and which to leave out. Those choices are not just about logistics, profits, and efficiency. They are fundamentally moral”. A book is of value if it poses important questions, forces us to change our thinking, or discloses important aspects of the world previously hidden from view. Weapons of Math Destructions does all of these. The book reveals the dark underbelly of computer technology and how this technology invisibly but tangibly affects our lives. Most of us likely do not even suspect that the ‘world’ described by O’Neil exists, and some of us do not want to know. To be aware of this ‘world’ means that one is submerged deep within computing technology, and few of us are. While the book is about computers, Artificial Intelligence, Big Data and algorithms, it also raises important moral and ethical questions about privacy, the role of computers in our lives, as well as traditional ethical values and why they matter. Many books explore the issues of computer security, privacy, and Big Data. Few, if any, talk about the engines behind the internet, i.e. algorithms and computer models. O’Neils’s book is unique in this way. In the ongoing philosophical debate on the effect of the Internet on the society and people Weapons of Math Destructions, is a voice that should not be missed. 現在のところUnique Casino(ユニークカジノ)には、Yggdrasilのゲームが55あります。 今後も、Unique Casino(ユニークカジノ)では、毎週いくつか新しいYggdrasil社のゲームをカジノに追加する予定です。 Unique CasinoでゲームしているとQuick Depositというボタンが画面に表示されます。, ドラクエ カジノ ボーナス. 最初の20回のフリースピンは、x1の賭け条件を満たしていれば、入金成功後23時間以内に追加されます。 記載されている国以外の国からプレイヤーがプロモーションに参加した場合、プロモーターはすべてのフリースピンと関連する賞金を削除します。 誰もがもらえる1000ドルの入金ボーナスに加えて、最大1万円の100％マッチ入金ボーナスがもらえます。 3倍の賭け条件に到達するまでに100ドル以上の配当があった場合、例えば200ドル勝った場合、配当は100ドルになります。 コインチェックでは、取引以外のサービスも充実しています。電気代の支払いでビットコインがもらえる Coincheckでんき や Coincheckガス といったサービスに、積立機能もあるので、取引以外でもさまざまな活用ができます。 独自トークンの取り扱いが豊富 Zaif（ザイフ）, ドラクエ カジノ いつから. プレイヤーの皆様は、1回のオファーにつき1回、入金なしでボーナスを受け取ることができます。 それにもかかわらず、ギャンブラーは、即日ペイアウトを保証する高速引き出しカジノであっても、課せられた賭け条件を完了しない限り、これらの報酬を引き出すことができません。 これは、オンラインカジノ 入金不要がボーナスの不正使用から保護するために設けられたものです。 提供されるボーナスの金額は各オンラインカジノによって異なりますが、10ドルから40ドルの範囲です。 入出金の決済処理の速さ、他の入出金方法と比較しての手数料の安さは、オンラインカジノで仮想通貨決済を行う際にプレイヤーにとって大きなメリットとなります。 賭け条件がx40であれば、（$50×40）$2,000を賭けなければ、利益を現金化することはできません。 人々がギャンブルをする理由の一つは、おそらくスリルを味わうためです。 とはいえ、楽しみながら大金を手にすることは面白く、忘れられない思い出になることは否定できません。 ギャンブルは運が全てですが、カジノゲームの中にはスキルと戦略の両方が必要なものもあります。 ラッキーなプレイヤーは大金を手にすることができますが、すべてのプレイヤーがそうではなく、何年経っても勝てないプレイヤーもいます。 残念ながら、入金 不要オンラインカジノの中には顧客への支払いを拒否するところもあるため、賞金の引き出しを要求しても拒否されてしまいます。, ドラクエ カジノ 種類. 登録で「Money Train 2」キャッシュスピン50回, ドラクエ カジノ 大当たり bgm. 当サイト経由でカスモに登録するだけで、低額ベットからでもビッグウィンの実績が沢山ある爆裂人気スロット「Money Train 2」のキャッシュ・フリースピン50回分が貰えます。 獲得した賞金は「賭け条件の無いキャッシュ」なので、登録ボーナスよりもオトクです❗ オンラインカジノの始め方と遊び方🔰, ドラクエ カジノ コイン バグ. 私たちの便利なリストから選択した入金不要のボーナスに適用される特定のルールを確認してください。 入金不要ネットカジノボーナス額が高いほど、条件は厳しくなります。 たとえば、ボーナス額を出金するには、35倍以上賭ける必要があります。 しかし、実際にはそれほど厳密ではない多くのオンラインカジノがあります。 アカウント登録の際に、カリビアンカジノ 入金不要ボーナスを利用するためのボーナスコードを入力する必要があります。 仮想通貨のシンボルであるビットコインの問題が解決されたBTC New Yorkの技術はビットコインが目標としていた「支払い通貨」としての役割を担う事が可能です。 本記事はプレスリリースです。 コインテレグラフおよびコインテレグラフジャパンは、本ページにおけるいかなる内容、正確性、品質、広告宣伝、商品、その他の題材についても、それを支持するものではなく、またそれらについて責任を負うものではありません。読者諸氏は、当社に関連したいかなる行動についてもそれを起こす前に、自身による調査をすべきものとします。コインテレグラフおよびコインテレグラフジャパンは、本稿で言及されたいかなる内容、商品、サービスについても、それを活用または信用したことにより生じた、あるいは活用または信用したことに関連して生じた、もしくは生じたと申立てされる、いかなる損害や損失に対しても、直接的あるいは間接的な責任を負わないものとします。また、当リリース・ＰＲ記事における外部リンクには出稿社・代理店による計測リンクを含むことがありますが、弊社による収益化を目的としたアフィリエイトリンクではありません。, ドラクエ カジノ 大当たり bgm. ランクを上げるためには、クエストレベルを上げる必要がありますが、ブロンズに達成するまでに必要なベット額は264,290 USD、シルバーは1,264,290 USD、ゴールドは1,764,290 USD、ダイヤモンドは2,764,290 USD以上となっています。バオカジノのVIPランクにはリセット機能が無いので、一度レベルを上げてしまえばアカウントが存在する以上ずっとVIP特典を取得することが出来るのでお得です。 バオカジノの賭け条件（出金条件）, ドラクエ カジノ 大当たり.
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