谷歌大數(shù)據(jù)三篇論文（谷歌大數(shù)據(jù)三篇論文標(biāo)題）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于谷歌大數(shù)據(jù)三篇論文的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、以大數(shù)據(jù)為主題,寫一篇1500字的文章

• 2、google事件（GOOGLE攤上事了）

• 3、大數(shù)據(jù)都是需要什么技術(shù)的？

• 4、大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感怎么寫

一、以大數(shù)據(jù)為主題,寫一篇1500字的文章

世界包含的多得難以想象的數(shù)字化信息變得更多更快……從商業(yè)到科學(xué)，從政府到藝術(shù)，這種影響無(wú)處不在?？茖W(xué)家和計(jì)算機(jī)工程師們給這種現(xiàn)象創(chuàng)造了一個(gè)新名詞：“大數(shù)據(jù)”。大數(shù)據(jù)時(shí)代什么意思？大數(shù)據(jù)概念什么意思？大數(shù)據(jù)分析什么意思？所謂大數(shù)據(jù)，那到底什么是大數(shù)據(jù)，他的來(lái)源在哪里，定義究竟是什么呢？

一：大數(shù)據(jù)的定義。

1、大數(shù)據(jù)，又稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人腦甚至主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。

互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)也是一種模式，你如果真想了解大數(shù)據(jù)，可以來(lái)這里，這個(gè)手機(jī)的開始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來(lái)就可以找到，我想說(shuō)的是，除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來(lái)了。

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)，是指從各種各樣類型的大數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)的能力，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理、分析挖掘、可視化等技術(shù)及其集成。適用于大數(shù)據(jù)

的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，云計(jì)算平臺(tái)，互聯(lián)網(wǎng)，和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

3、大數(shù)據(jù)應(yīng)用，是 指對(duì)特定的大數(shù)據(jù)集合，集成應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，獲得有價(jià)值信息的行為。對(duì)于不同領(lǐng)域、不同企業(yè)的不同業(yè)務(wù)，甚至同一領(lǐng)域不同企業(yè)的相同業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，由于其業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)集合和分析挖掘目標(biāo)存在差異，所運(yùn)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)也可能有著相當(dāng)大的不同。惟有堅(jiān)持“對(duì)象、技術(shù)、應(yīng)用”三位一體同步發(fā)展，才能充分實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

當(dāng)你的技術(shù)達(dá)到極限時(shí)，也就是數(shù)據(jù)的極限”。大數(shù)據(jù)不是關(guān)于如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰(zhàn)在于哪些技術(shù)能更好的使用數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況如何。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)相比，開源的大數(shù)據(jù)分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)服務(wù)的價(jià)值在哪里。

二：大數(shù)據(jù)的類型和價(jià)值挖掘方法

1、大數(shù)據(jù)的類型大致可分為三類：

1)傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的ERP數(shù)據(jù)，庫(kù)存數(shù)據(jù)以及賬目數(shù)據(jù)等。

2)機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記(CallDetailRecords)，智能儀表，工業(yè)設(shè)備傳感器，設(shè)備日志(通常是Digital exhaust)，交易數(shù)據(jù)等。

3)社交數(shù)據(jù)(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數(shù)據(jù)等。如Twitter，F(xiàn)acebook這樣的社交媒體平臺(tái)。

2、大數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)價(jià)值的方法主要分為四種：

1)客戶群體細(xì)分，然后為每個(gè)群體量定制特別的服務(wù)。

2)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境，發(fā)掘新的需求同時(shí)提高投資的回報(bào)率。

3)加強(qiáng)部門聯(lián)系，提高整條管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的效率。

4)降低服務(wù)成本，發(fā)現(xiàn)隱藏線索進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。

三：大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

業(yè)界通常用4個(gè)V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來(lái)概括大數(shù)據(jù)的特征。具體來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)具有4個(gè)基本特征：

1、是數(shù)據(jù)體量巨大

數(shù)據(jù)體量(volumes)大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB規(guī)模左右，但在實(shí)際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級(jí)的數(shù)據(jù)量;百度資料表明，其新首頁(yè)導(dǎo)航每天需要提供的數(shù)據(jù)超過(guò)1.5PB(1PB=1024TB)，這些數(shù)據(jù)如果打印出來(lái)將超過(guò)5千億張A4紙。有資料證實(shí)，到目前為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量?jī)H為200PB。

2、是數(shù)據(jù)類別大和類型多樣

數(shù)據(jù)類別(variety)大，數(shù)據(jù)來(lái)自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化 數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù)，個(gè)性化數(shù)據(jù)占絕對(duì)多數(shù)。

3、是處理速度快

在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息。

4、是價(jià)值真實(shí)性高和密度低

數(shù)據(jù)真實(shí)性(Veracity)高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實(shí)性及安全性。以視頻為例，一小時(shí)的視頻，在不間斷的監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。     

四：大數(shù)據(jù)的作用

1、對(duì)大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的結(jié)點(diǎn)

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字家庭、電子商務(wù)等是新一代信息技術(shù)的應(yīng)用形態(tài)，這些應(yīng)用不斷產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。云計(jì)算為這些海量、多樣化的大數(shù)據(jù)提供存儲(chǔ)和運(yùn)算平臺(tái)。通過(guò)對(duì)不同來(lái)源數(shù)據(jù)的管理、處理、分析與優(yōu)化，將結(jié)果反饋到上述應(yīng)用中，將創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值。

大數(shù)據(jù)具有催生社會(huì)變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)治理、富有洞見的數(shù)據(jù)分析和激發(fā)管理創(chuàng)新的環(huán)境(Ramayya Krishnan,卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)海因茲學(xué)院院長(zhǎng))。

2、大數(shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長(zhǎng)的新引擎

面向大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)會(huì)不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設(shè)備領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將對(duì)芯片、存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響，還將催生一體化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理服務(wù)器、內(nèi)存計(jì)算等市場(chǎng)。在軟件與服務(wù)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將引發(fā)數(shù)據(jù)快速處理分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和軟件產(chǎn)品的發(fā)展。

3、大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)” 轉(zhuǎn)變“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。對(duì)大數(shù)據(jù)的分析可以使零售商實(shí)時(shí)掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)并迅速做出應(yīng)對(duì);可以為商家制定更加精準(zhǔn)有效的營(yíng)銷策略提供決策支持;可以幫助企業(yè)為消費(fèi)者提供更加及時(shí)和個(gè)性化的服務(wù);在醫(yī)療領(lǐng)域，可提高診斷準(zhǔn)確性和藥物有效性;在公共事業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)也開始發(fā)揮促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定等方面的重要作用。

4、大數(shù)據(jù)時(shí)代科學(xué)研究的方法手段將發(fā)生重大改變

例如，抽樣調(diào)查是社會(huì)科學(xué)的基本研究方法。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，可通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、跟蹤研究對(duì)象在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的海量行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行挖掘分析，揭示出規(guī)律性的東西，提出研究結(jié)論和對(duì)策。

五：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值

1、對(duì)顧客群體細(xì)分

“大數(shù)據(jù)”可以對(duì)顧客群體細(xì)分，然后對(duì)每個(gè)群體量體裁衣般的采取獨(dú)特的行動(dòng)。瞄準(zhǔn)特定的顧客群體來(lái)進(jìn)行營(yíng)銷和服務(wù)是商家一直以來(lái)的追求。云存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)和“大數(shù)據(jù)”的分析技術(shù)使得對(duì)消費(fèi)者的實(shí)時(shí)和極端的細(xì)分有了成本效率極高的可能。

2、模擬實(shí)境

運(yùn)用“大數(shù)據(jù)”模擬實(shí)境，發(fā)掘新的需求和提高投入的回報(bào)率?，F(xiàn)在越來(lái)越多的產(chǎn)品中都裝有傳感器，汽車和智能手機(jī)的普及使得可收集數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網(wǎng)絡(luò)也在產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)。

云計(jì)算和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)使得商家可以在成本效率較高的情況下，實(shí)時(shí)地把這些數(shù)據(jù)連同交易行為的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存和分析。交易過(guò)程、產(chǎn)品使用和人類行為都可以數(shù)據(jù)化?！按髷?shù)據(jù)”技術(shù)可以把這些數(shù)據(jù)整合起來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而在某些情況下通過(guò)模型模擬來(lái)判斷不同變量(比如不同地區(qū)不同促銷方案)的情況下何種方案

投入回報(bào)最高。

3、提高投入回報(bào)率

提高“大數(shù)據(jù)”成果在各相關(guān)部門的分享程度，提高整個(gè)管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的投入回報(bào)率?！按髷?shù)據(jù)”能力強(qiáng)的部門可以通過(guò)云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)和內(nèi)部搜索引擎把”大數(shù)據(jù)”成果和“大數(shù)據(jù)”能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用“大數(shù)據(jù)”創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。

4、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間出租

企業(yè)和個(gè)人有著海量信息存儲(chǔ)的需求，只有將數(shù)據(jù)妥善存儲(chǔ)，才有可能進(jìn)一步挖掘其潛在價(jià)值。具體而言，這塊業(yè)務(wù)模式又可以細(xì)分為針對(duì)個(gè)人文件存儲(chǔ)和針對(duì)企業(yè)用戶兩大類。主要是通過(guò)易于使用的API，用戶可以方便地將各種數(shù)據(jù)對(duì)象放在云端，然后再像使用水、電一樣按用量收費(fèi)。目前已有多個(gè)公司推出相應(yīng)服務(wù)，如亞馬遜、網(wǎng)易、諾基亞等。運(yùn)營(yíng)商也推出了相應(yīng)的服務(wù)，如中國(guó)移動(dòng)的彩云業(yè)務(wù)。

5、管理客戶關(guān)系

客戶管理應(yīng)用的目的是根據(jù)客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠(chéng)度、降低客戶流失率、提高客戶消費(fèi)等。對(duì)中小客戶來(lái)說(shuō)，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級(jí)CRM來(lái)使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈里發(fā)布新產(chǎn)品預(yù)告、特價(jià)銷售通知，完成售前售后服務(wù)等。

6、個(gè)性化精準(zhǔn)推薦

在運(yùn)營(yíng)商內(nèi)部，根據(jù)用戶喜好推薦各類業(yè)務(wù)或應(yīng)用是常見的，比如應(yīng)用商店軟件推薦、IPTV視頻節(jié)目推薦等，而通過(guò)關(guān)聯(lián)算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以將之延伸到商用化服務(wù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，今后盈利可以來(lái)自于客戶增值部分的分成。

以日常的“垃圾短信”為例，信息并不都是“垃圾”，因?yàn)槭盏降娜瞬⒉恍枰灰暈槔?。通過(guò)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，可以給需要的人發(fā)送需要的信息，這樣“垃圾短信”就成了有價(jià)值的信息。在日本的麥當(dāng)勞，用戶在手機(jī)上下載優(yōu)惠券，再去餐廳用運(yùn)營(yíng)商DoCoMo的手機(jī)錢包優(yōu)惠支付。運(yùn)營(yíng)商和麥當(dāng)勞搜集相關(guān)消費(fèi)信息，例如經(jīng)常買什么漢堡，去哪個(gè)店消費(fèi)，消費(fèi)頻次多少，然后精準(zhǔn)推送優(yōu)惠券給用戶。

7、數(shù)據(jù)搜索

數(shù)據(jù)搜索是一個(gè)并不新鮮的應(yīng)用，隨著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來(lái)，實(shí)時(shí)性、全范圍搜索的需求也就變得越來(lái)越強(qiáng)烈。我們需要能搜索各種社交網(wǎng)絡(luò)、用戶行為等數(shù)據(jù)。其商業(yè)應(yīng)用價(jià)值是將實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理與分析和廣告聯(lián)系起來(lái)，即實(shí)時(shí)廣告業(yè)務(wù)和應(yīng)用內(nèi)移動(dòng)廣告的社交服務(wù)。

運(yùn)營(yíng)商掌握的用戶網(wǎng)上行為信息，使得所獲取的數(shù)據(jù)“具備更全面維度”，更具商業(yè)價(jià)值。典    

六：大數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的重要影響

1、能夠推動(dòng)實(shí)現(xiàn)巨大經(jīng)濟(jì)效益

比如對(duì)中國(guó)零售業(yè)凈利潤(rùn)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，降低制造業(yè)產(chǎn)品開發(fā)、組裝成本等。預(yù)計(jì)2013年全球大數(shù)據(jù)直接和間接拉動(dòng)信息技術(shù)支出將達(dá)1200億美元。

2、能夠推動(dòng)增強(qiáng)社會(huì)管理水平

大數(shù)據(jù)在公共服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，可有效推動(dòng)相關(guān)工作開展，提高相關(guān)部門的決策水平、服務(wù)效率和社會(huì)管理水平，產(chǎn)生巨大社會(huì)價(jià)值。歐洲多個(gè)城市通過(guò)分析實(shí)時(shí)采集的交通流量數(shù)據(jù)，指導(dǎo)駕車出行者選擇最佳路徑，從而改善城市交通狀況。

3、如果沒(méi)有高性能的分析工具，大數(shù)據(jù)的價(jià)值就得不到釋放

對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用必須保持清醒認(rèn)識(shí)，既不能迷信其分析結(jié)果，也不能因?yàn)槠洳煌耆珳?zhǔn)確而否定其重要作用。

1)由于各種原因，所分析處理的數(shù)據(jù)對(duì)象中不可避免地會(huì)包括各種錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、無(wú)用數(shù)據(jù)，加之作為大數(shù)據(jù)技術(shù)核心的數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)尚未完全成熟，所以對(duì)計(jì)算機(jī)完成的大數(shù)據(jù)分析處理的結(jié)果，無(wú)法要求其完全準(zhǔn)確。例如，谷歌通過(guò)分析億萬(wàn)用戶搜索內(nèi)容能夠比專業(yè)機(jī)構(gòu)更快地預(yù)測(cè)流感暴發(fā)，但由于微博上無(wú)用信息的干擾，這種預(yù)測(cè)也曾多次出現(xiàn)不準(zhǔn)確的情況。

2)必須清楚定位的是，大數(shù)據(jù)作用與價(jià)值的重點(diǎn)在于能夠引導(dǎo)和啟發(fā)大數(shù)據(jù)應(yīng)用者的創(chuàng)新思維，輔助決策。簡(jiǎn)單而言，若是處理一個(gè)問(wèn)題，通常人能夠想到一種方法，而大數(shù)據(jù)能夠提供十種參考方法，哪怕其中只有三種可行，也將解決問(wèn)題的思路拓展了三倍。

所以，客觀認(rèn)識(shí)和發(fā)揮大數(shù)據(jù)的作用，不夸大、不縮小，是準(zhǔn)確認(rèn)知和應(yīng)用大數(shù)據(jù)的前提。

七：最后北京開運(yùn)聯(lián)合給您總結(jié)一下

不管大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是不是預(yù)測(cè)，但是基于大數(shù)據(jù)形成決策的模式已經(jīng)為不少的企業(yè)帶來(lái)了盈利和聲譽(yù)。

1、從大數(shù)據(jù)的價(jià)值鏈條來(lái)分析，存在三種模式：

1)手握大數(shù)據(jù)，但是沒(méi)有利用好;比較典型的是金融機(jī)構(gòu)，電信行業(yè)，政府機(jī)構(gòu)等。

2)沒(méi)有數(shù)據(jù)，但是知道如何幫助有數(shù)據(jù)的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務(wù)企業(yè)，比如，埃森哲，IBM，開運(yùn)聯(lián)合等。

3)既有數(shù)據(jù)，又有大數(shù)據(jù)思維;比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未來(lái)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最具有價(jià)值的是兩種事物：

二、google事件（GOOGLE攤上事了）

Gebru的支持者表示，谷歌的政策“實(shí)施得不均衡且具有歧視性”。

最近，科技圈的發(fā)生了一件大事，知名AI學(xué)者之一、人工智能倫理研究員Timnit Gebru被谷歌突然開除，引得一眾嘩然。

Timnit Gebru畢業(yè)于斯坦福大學(xué)，師從李飛飛，是 AI行業(yè)為數(shù)不多的黑人女性領(lǐng)導(dǎo)者之一，在AI倫理領(lǐng)域，Gebru不僅是基礎(chǔ)研究者，更是許多年輕學(xué)者的榜樣 。

她最知名的研究是在2018年發(fā)現(xiàn)，面部識(shí)別軟件對(duì)黑人女性有高達(dá)35%的錯(cuò)誤率，而對(duì)白人男性幾乎完全正確。

然而，因一篇論文不符合谷歌內(nèi)部評(píng)審，Gebru宣稱被谷歌單方面辭退。

一篇論文引發(fā)的爭(zhēng)議

大約一周前，Gebru對(duì)外宣稱，因與他人共同撰寫了 一篇批評(píng)谷歌AI系統(tǒng)的研究論文 后，自己被谷歌解雇了。

然而，谷歌對(duì)外表示，因論文審查不符合谷歌要求，接受Gebru的個(gè)人辭職申請(qǐng)。

據(jù)外媒報(bào)道，這篇論文標(biāo)題為“On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”（隨機(jī)鸚鵡的危險(xiǎn)：語(yǔ)言模型會(huì)太大嗎？），由谷歌的內(nèi)部團(tuán)隊(duì)和外部研究人員共同撰寫， 提出科技公司應(yīng)該做更多事情，以確保AI寫作和語(yǔ)音識(shí)別不會(huì)加劇歧視 。

值得注意的是， 論文內(nèi)容談到了谷歌BERT（自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)）在AI倫理上的負(fù)面影響。

一開始，雙方的爭(zhēng)議點(diǎn)在于審查流程的問(wèn)題。根據(jù)谷歌公司發(fā)表論文的流程，Gebru應(yīng)在兩周前提交論文，而不是在最后期限的前一天。

但Gebru的團(tuán)隊(duì)對(duì)這一評(píng)估進(jìn)行了反駁，稱審查政策旨在靈活，大多數(shù)人并沒(méi)有遵循目前谷歌AI負(fù)責(zé)人Jeff Dean制定的結(jié)構(gòu)。該團(tuán)隊(duì)收集的數(shù)據(jù)顯示，絕大多數(shù)的審批都發(fā)生在截止日期之前，41%的審批發(fā)生在截止日期之后。他們寫道： “沒(méi)有硬性要求論文必須在兩周內(nèi)真正通過(guò)這個(gè)審查?！?/strong>

同時(shí)，Dean認(rèn)定該論文沒(méi)有達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)樗?strong> “忽視了太多相關(guān)研究” ，從而要求她撤回這篇論文，或者刪除谷歌員工的署名。

據(jù)《泰晤士報(bào)》（the Times）報(bào)道，Gebru在撤回該論文之前，曾要求與谷歌進(jìn)行進(jìn)一步討論。Gebru表示，如果谷歌不能解決她的擔(dān)憂，她將從公司辭職。

隨后谷歌告訴Gebru，公司不能滿足她的條件，并將立即接受她的辭職。

Dean還表示，Gebru煽動(dòng)同事不要參與谷歌的DEI(多元化、公平和包容性)項(xiàng)目，他對(duì)此感到失望。

不久，Gebru很快就發(fā)現(xiàn)已經(jīng)無(wú)法登陸自己的公司賬戶，這表示她已經(jīng)被開除了。

離職后的風(fēng)波

離任后，總共有超過(guò)1,400名Google員工以及1,800多名其他行業(yè)專家簽署了一封公開信，以支持Gebru。

信中寫道：“格布魯博士并沒(méi)有被谷歌譽(yù)為杰出的人才和多產(chǎn)的貢獻(xiàn)者，而是面臨著防御，種族主義，研究審查以及現(xiàn)在的報(bào)復(fù)性開除?！?/p>

為Gebru辯護(hù)的前同事和外部行業(yè)研究人員們質(zhì)疑，在這種情況下，谷歌是否武斷地更嚴(yán)格地執(zhí)行了規(guī)則。

前Google員工發(fā)推文表示“我支持@timnitGebru”。

這件事也加劇了 Google管理層與一些普通員工之間的緊張關(guān)系。

在Gebru發(fā)布離職推文的同一天，谷歌被美國(guó)國(guó)家勞動(dòng)關(guān)系委員會(huì)（National Labour Relations Board）指控報(bào)復(fù)，該機(jī)構(gòu)在投訴中稱，谷歌通過(guò)監(jiān)視，訊問(wèn)和解雇維權(quán)雇員而違反了美國(guó)勞動(dòng)法。

Gebru的離職，還引起了已經(jīng)對(duì)谷歌在人工智能道德方面的工作感到擔(dān)憂的人群的反感。去年Google成立了一個(gè)AI道德委員會(huì)，之后便遭到了該小組人員的抨擊。僅一周后，該委員會(huì)被解散。

三、大數(shù)據(jù)都是需要什么技術(shù)的？

大數(shù)據(jù)技術(shù)龐大復(fù)雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等范疇

查詢引擎：Phoenix、Shark、Pig、Hive等

流式計(jì)算：storm、Twitter Rainbird等

迭代計(jì)算：Apache Hama、Apache Giraph、HaLoop等

離線計(jì)算：Hadoop MapReduce、Berkeley Spark等

鍵值存儲(chǔ)：LevelDB、RocksDB、HyperDex、Voldemort等

表格存儲(chǔ)：OceanBase、Amazon SimpleDB、Cassandra、HBase等

文件存儲(chǔ)：CouchDB、MongoDB、HDFS等

資源管理：Twitter Mesos、Hadoop Yarn

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感怎么寫

讀后感也可以叫做讀書筆記，是一種常用的應(yīng)用文體，也是應(yīng)用寫作研究的文體之一。簡(jiǎn)單說(shuō)就是看完書后的感觸。下面是大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感怎么寫，請(qǐng)參考！

【篇一：大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感】

對(duì)于暢銷書刊、熱點(diǎn)話題、時(shí)尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的；話題，鐘情于務(wù)虛的觀點(diǎn)；新奇的產(chǎn)品于我無(wú)緣，習(xí)慣使用成熟的科技產(chǎn)品。既不清高，也非冷漠，就是要與現(xiàn)實(shí)保持一定的距離，給自己留一點(diǎn)思考的空間。這一習(xí)慣最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大數(shù)據(jù)”這個(gè)新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內(nèi)心的好奇，網(wǎng)購(gòu)《大數(shù)據(jù)時(shí)代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點(diǎn)。

首先，作者站在理論的制高點(diǎn)上，條理清楚地闡述了大數(shù)據(jù)對(duì)人類的工作、生活、思維帶來(lái)的革新，大數(shù)據(jù)時(shí)代的三種典型的商業(yè)模式，以及大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)于個(gè)人隱私保護(hù)、公共安全提出的挑戰(zhàn)。其次，文中的事例貼近現(xiàn)實(shí)生活，貼近時(shí)代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒(méi)有使用大量的專業(yè)術(shù)語(yǔ)，沒(méi)有假裝一副專業(yè)的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。

作者認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代具有三個(gè)顯著特點(diǎn)。一、人們研究與分析某個(gè)現(xiàn)象時(shí)，將使用全部數(shù)據(jù)而非抽樣數(shù)據(jù)；二、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不能一味地追求數(shù)據(jù)的精確性，而要適應(yīng)數(shù)據(jù)的多樣性、豐富性、甚至要接受錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。三、了解數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，勝于對(duì)因果關(guān)系的探索?！笆鞘裁础北取盀槭裁础敝匾?。

作者指出，隨著技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理成本顯著降低，人們現(xiàn)在有能力從支離破碎的、看似毫不相干的數(shù)據(jù)礦渣中抽煉出真知爍見。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，三類公司將成為時(shí)代的寵兒。一是擁有大數(shù)據(jù)的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯(lián)網(wǎng)公司(阿里巴巴、淘寶網(wǎng))。二是擁有數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)的專業(yè)公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創(chuàng)新思維的公司，他們可能既不掌握大數(shù)據(jù)，也沒(méi)有專業(yè)技術(shù)，但卻擅長(zhǎng)使用大數(shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)中找到自己的理想天地。

面對(duì)即將來(lái)臨的大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)人將如何應(yīng)對(duì)自如？這是個(gè)嚴(yán)肅的問(wèn)題。

【篇二：大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感】

“除了上帝，任何人都必須用數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)話?！薄@是《大數(shù)據(jù)》中出現(xiàn)的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數(shù)字信息時(shí)代，數(shù)據(jù)和空氣一樣遍布生活，對(duì)于有些人來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)無(wú)意義，而對(duì)于有些人來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)，即真相。

美國(guó)是《大數(shù)據(jù)》的主角，全書通過(guò)講述美國(guó)半個(gè)多世紀(jì)信息開放、技術(shù)創(chuàng)新的歷史，以別開生面的經(jīng)典案例——建設(shè)“前所未有的開放政府”的雄心、公共財(cái)政透明的曲折、《數(shù)據(jù)質(zhì)量法》背后的隱情、全民醫(yī)改法案的波瀾、統(tǒng)一身份證的百年糾結(jié)、街頭警察的創(chuàng)新傳奇、美國(guó)礦難的悲情歷史、商務(wù)智能的前世今生、數(shù)據(jù)開放運(yùn)動(dòng)的全球興起，以及云計(jì)算、Facebook等社交媒體、Web3·0與下一代互聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)圖景等等，為讀者一一細(xì)解數(shù)據(jù)創(chuàng)新給公民、政府、社會(huì)帶來(lái)的種種挑戰(zhàn)和變革。

透過(guò)全書，一個(gè)立體的美國(guó)及美國(guó)人民的思想呈現(xiàn)在我們面前——美國(guó)人民執(zhí)著于個(gè)人隱私的保護(hù)，卻又不遺余力地推動(dòng)著政府信息的透明與公開。

讀完此書，對(duì)生活中的數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數(shù)據(jù)說(shuō)話，那么，政治、制度、生活將更加清明，事故、腐敗將降到最低點(diǎn)。

作為信息技術(shù)教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術(shù)特有的文化以及能用于教學(xué)的鮮活案例。

每天能用來(lái)閱讀的時(shí)間很少，總是要等到夜深疲倦時(shí)才有空打開書本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅(jiān)持閱讀，《大數(shù)據(jù)》就這樣在堅(jiān)持中溶入我的思想……

【篇三：大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感作文】

讀完《大數(shù)據(jù)》，我才意識(shí)到這并不是一本枯燥無(wú)味的書籍。作者運(yùn)用案例和講故事的方式，把美國(guó)數(shù)據(jù)開放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技術(shù)故事、商業(yè)故事娓娓道來(lái)，引人入勝，令我大開眼界。

我在想，大數(shù)據(jù)概念對(duì)于教育來(lái)說(shuō)會(huì)產(chǎn)生什么樣的實(shí)用價(jià)值呢？一直以來(lái)，中國(guó)教育在研究教育的數(shù)字化，比如數(shù)字化校園，這個(gè)思路就是把我們教育的內(nèi)容進(jìn)行數(shù)字化，其結(jié)果指向的就是電子教材的研發(fā)或者是教學(xué)過(guò)程的數(shù)字化。美其名曰，這是教育技術(shù)的重要內(nèi)涵。在教學(xué)過(guò)程中，學(xué)生的行為表現(xiàn)都可以被數(shù)據(jù)化，而這項(xiàng)研究不是任何一個(gè)專業(yè)可以深入下去的，它的專業(yè)性太強(qiáng)，所以我才會(huì)想到，所謂教育技術(shù)與其研究教育的數(shù)字化，不如研究教育的數(shù)據(jù)化來(lái)得實(shí)在，來(lái)的有意義。長(zhǎng)期以來(lái)，我們并不了解教育對(duì)一個(gè)人的影響具體會(huì)如何表現(xiàn)，我們有的只是一個(gè)輪廓，我們也并不確定一個(gè)教師的行為對(duì)學(xué)生具體產(chǎn)生了哪些影響。所以，人們對(duì)教育一直有一個(gè)深深的質(zhì)疑，它是不是科學(xué)的？大數(shù)據(jù)概念至少提出了關(guān)注“是什么”比“為什么”要有實(shí)際意義得多。而我們的教育恰好需要把注意力從“為什么”轉(zhuǎn)移到“是什么”上面來(lái)，只有如此，才能把教育從為什么發(fā)展成“可能成為什么”上來(lái)，這會(huì)是一次思想上的.革命。而對(duì)于現(xiàn)在地位岌岌可危的教育技術(shù)來(lái)說(shuō)，把研究的重點(diǎn)從數(shù)字化轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)化上面，這才是它的出路。

如何將數(shù)據(jù)融入教學(xué)，教育者首先通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化全科教學(xué)處方，實(shí)現(xiàn)了教師授課模板和教學(xué)內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)化，保證每個(gè)教學(xué)過(guò)程和內(nèi)容是可控的，然后結(jié)合每天的教學(xué)內(nèi)容，處理好面對(duì)的數(shù)據(jù)，處理好數(shù)據(jù)，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學(xué)體驗(yàn)又以教學(xué)結(jié)果為導(dǎo)向的教學(xué)體系。

與此同時(shí)，不僅要注重課上的學(xué)生資源，在課后還要對(duì)這些資源進(jìn)行跟蹤處理。這與過(guò)去的教育教學(xué)顯然是不同的，面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，教學(xué)有所改變是必然的。所以，無(wú)論環(huán)境怎么變換，數(shù)據(jù)如何復(fù)雜，我們都不能不去改變自己的教學(xué)去迎合將來(lái)的這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代。

【篇四：大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感】

3月11日下午兩節(jié)課后，我校全體教師和受邀而來(lái)的金南學(xué)區(qū)各友好學(xué)校的領(lǐng)導(dǎo)及教師匯聚于多媒體教室，共同分享、交流《大數(shù)據(jù)》讀后感。

老師們從：何謂大數(shù)據(jù)；立足國(guó)情對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行探討；大數(shù)據(jù)在教育教學(xué)中的主要應(yīng)用等幾個(gè)方面暢談了自己的感悟。

張萌老師說(shuō)：大數(shù)據(jù)體量龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、是產(chǎn)生巨大價(jià)值的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)這種方法在中國(guó)的國(guó)情下需要以更加科學(xué)、合適的方式進(jìn)行實(shí)踐，不可生搬硬套。

董譯雯老師說(shuō)：在你我感嘆《大數(shù)據(jù)》里深植于美國(guó)民眾血液中的自由、民主、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膬r(jià)值觀的同時(shí)，可否想過(guò)中國(guó)教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨(dú)立與自我意識(shí)？作為典型的八零后，我們這一代人身上最缺失的便是獨(dú)立思考能力。但愿，我的學(xué)生哪怕是因?yàn)槲宜龅囊稽c(diǎn)點(diǎn)努力而開始思考“我”這個(gè)字的含義，足矣！

張紅杰老師說(shuō)：很感謝校長(zhǎng)給我們推薦了《大數(shù)據(jù)》這本書。在教學(xué)工作中，應(yīng)該有大數(shù)據(jù)意識(shí)，創(chuàng)新意識(shí)。學(xué)習(xí)一些專業(yè)的教學(xué)統(tǒng)計(jì)法、數(shù)據(jù)分析法，從中發(fā)現(xiàn)一些教育現(xiàn)象，并采取相應(yīng)的策略。讓我們的教育教學(xué)工作少一些隨意和盲目，多一份嚴(yán)謹(jǐn)與科學(xué)。

白媛媛老師通過(guò)文中的三個(gè)事例，結(jié)合教學(xué)實(shí)際，談了自己教學(xué)中對(duì)數(shù)據(jù)使用的價(jià)值；結(jié)合自己的工作，談了如何實(shí)現(xiàn)工作的最高境界。

交流活動(dòng)尾聲，身為閱讀《大數(shù)據(jù)》的倡議者、發(fā)起者、以及忠實(shí)的讀者韓校長(zhǎng)幽默風(fēng)趣的同大家分享了他讀后的感悟：我們心中要裝著學(xué)校，因?yàn)槲覀儌€(gè)人的命運(yùn)依賴群體的命運(yùn)；工作要追求精細(xì)化，不能做胡適書中的“差不多”先生；尊重?cái)?shù)據(jù)，擁有數(shù)據(jù)意識(shí)，建立數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)！

此次活動(dòng)從寒假期間倡導(dǎo)讀《大數(shù)據(jù)》一書，到開學(xué)伊始的分組沙龍，再到今日的閱讀共享，現(xiàn)已圓滿告一段落。相信此次活動(dòng)定會(huì)增強(qiáng)我校全體教師的數(shù)據(jù)意識(shí)，掌握大數(shù)據(jù)，運(yùn)用大智慧助推我校的教育教學(xué)上一個(gè)新的臺(tái)階！

以上就是關(guān)于谷歌大數(shù)據(jù)三篇論文相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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