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Prediction Machines The Simple Economics of Artificial Intelligence

Hardcover
Agrawal, Ajay 지음 | Harvard Business School Press | 2018년 04월 17일

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상품상세정보
ISBN 9781633695672(1633695670)
쪽수 272쪽
언어 English
크기 160(W) X 236(H) X 30(T) (mm)
제본형태 양장(HardCover)-Hardcover
총권수 1권
Textual Format Computer Applications
리딩지수 Level General Adult

책소개

이 책이 속한 분야

"What does AI mean for your business? Read this book to find out." -- Hal Varian, Chief Economist, Google

Artificial intelligence does the seemingly impossible, magically bringing machines to life--driving cars, trading stocks, and teaching children. But facing the sea change that AI will bring can be paralyzing. How should companies set strategies, governments design policies, and people plan their lives for a world so different from what we know? In the face of such uncertainty, many analysts either cower in fear or predict an impossibly sunny future.

But in Prediction Machines, three eminent economists recast the rise of AI as a drop in the cost of prediction. With this single, masterful stroke, they lift the curtain on the AI-is-magic hype and show how basic tools from economics provide clarity about the AI revolution and a basis for action by CEOs, managers, policy makers, investors, and entrepreneurs.

When AI is framed as cheap prediction, its extraordinary potential becomes clear:

Prediction is at the heart of making decisions under uncertainty. Our businesses and personal lives are riddled with such decisions.
Prediction tools increase productivity--operating machines, handling documents, communicating with customers.
Uncertainty constrains strategy. Better prediction creates opportunities for new business structures and strategies to compete.
Penetrating, fun, and always insightful and practical, Prediction Machines follows its inescapable logic to explain how to navigate the changes on the horizon. The impact of AI will be profound, but the economic framework for understanding it is surprisingly simple.

원서번역서 내용 엿보기

인공지능을 바라보는 간단하고도 핵심적인 통찰!

세계 거대 기업과 정부들의 막대한 자본이 인공지능의 개발로 유입되고 있다. 앞으로 인공지능은 더 많은 곳에서 우리가 생각하지도 못한 방식으로 사회를 바꿀 것이다. 이처럼 인공지능 기술의 시대에 살고 있는 우리는 개인이나 기업이나 정부가 무엇을 해야 하는지를 알기 위해 인공지능의 본질과 이것이 초래할 변화를 정확히 이해할 필요가 있다.

인공지능에 온갖 과대포장이 씌워져 있지만 그 본질은 예측 기술이다. 예측이란 과거든 현재든 미래든 빠진 정보를 채우는 과정으로 흔히 ‘데이터’라는 우리가 가지고 있는 정보를 사용해 갖고 있지 않은 정보를 만드는 행위다. 우리는 훨씬 더 많은 예측을 사용하게 될 것이며, 전혀 짐작하지 못한 곳에서 예측이 이루어지는 세상을 보게 될 것이다. 그렇다면 예측 기술과 예측의 비용을 둘러싼 인공지능의 경제학이 우리에게 의미하는 바는 무엇일까?

새로운 기술에 대한 현실적 관점과 경제학의 원리와 전략으로 인공지능이 기업과 사회를 어떻게 변화시키는지 알고 싶은 독자들, 인공지능이라는 막연하지만 피할 수 없는 변화를 이해하고 자신의 일과 미래를 준비하고자 하는 독자들을 위한 『예측 기계』에서 저자들은 자신의 사업 분야와 신기술의 적용을 위해 얼마나 빨리 많이 예측 기계를 가동할 것인지 그 정보를 수집하는 데 투자해야 하며, 전략적 선택에 관한 의제를 개발하는 데 투자를 할 것을 권한다.

인공지능을 예측 기계로, 인공지능의 발전을 예측의 비용이 내려가는 것으로 바라보는 관점의 전환을 이루면 인공지능의 잠재성은 명확해진다고 이야기하면서, 예측 기계는 전략을 보조하는 것을 넘어 전략 자체를 변화시킬 수 있고, 그렇게 되면 이는 조직의 형태까지도 변화시킬 수 있다고 강조한다. 이를 위해 예측의 기초에서부터, 의사결정, 툴, 전략, 사회에 이르기까지 인공지능의 영향력과 어떤 조직이 인공지능을 이용하려는 새로운 전략을 세울 때 발생할 수 있는 트레이드오프를 함께 살핀다.

이 책의 원서번역서

저자소개

저자 : Agrawal, Ajay

Ajay Agrawal is Professor of Strategic Management and Peter Munk Professor of Entrepreneurship at the University of Toronto's Rotman School of Management. He is also cofounder of The Next 36 and Next AI, cofounder of the AI/robotics company Kindred, and founder of the Creative Destruction Lab. Ajay conducts research on technology strategy, science policy, entrepreneurial finance, and the geography of innovation.

Joshua Gans is Professor of Strategic Management and the holder of the Jeffrey S. Skoll Chair of Technical Innovation and Entrepreneurship at Toronto's Rotman School of Management. Gans is a frequent contributor to outlets like the New York Times, Harvard Business Review, Forbes, Slate, and the Financial Times. Joshua also writes regularly at several blogs including Digitopoly.

Avi Goldfarb is the Ellison Professor of Marketing at Toronto's Rotman School of Management, University of Toronto. Avi is also Chief Data Scientist at the Creative Destruction Lab, Senior Editor at Marketing Science, a Fellow at Behavioral Economics in Action at Rotman, and a Research Associate at the National Bureau of Economic Research. His research has been widely covered in the popular press.

목차

Chapter Page
Acknowledgments ix
1. Introduction: Machine Intelligence 1
2. Cheap Changes Everything 7
Part 1 Prediction
3. Prediction Machine Magic 23
4. Why It's Called Intelligence 31
5. Data Is the New Oil 43
6. The New Division of Labor 53
Part 2 Decision Making
7. Unpacking Decisions 73
8. The Value of Judgment 83
9. Predicting Judgment 95
10. Taming Complexity 103
11. Fully Automated Decision Making 111
Part 3 Tools
12. Deconstructing Work Flows 123
13. Decomposing Decisions 133
14. Job Redesign 141
Part 4 Strategy
15. Al in the C-Suite 155
16. When AI Transforms Your Business 167
17. Your Learning Strategy 179
18. Managing Al Risk 195
Part 5 Society
19. Beyond Business 209
Notes 225
Index 239
About the Authors 249

출판사 서평

"An excellent book on the economics of Artificial Intelligence. Steeped in both economics and AI/ML, this book steers clear of hype (or anti-hype), applying standard economic concepts to a rapidly emerging phenomenon. The book is geared to business readers not economists or policymakers but it has a... 더보기

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