1.《计算与技术伦理》
《Computing and Technology Ethics》
作者：Emanuelle Burton、Judy Goldsmith、Nicholas Mattei等
书籍简介：从通讯到旅行再到医疗，计算技术正在改变着我们的日常生活。本书以科幻小说为案例，研究计算技术发展中的伦理性分歧，全面介绍了社会伦理理论及其在技术和计算科学发展中的应用。文章提出了很多热点性问题：自主武器系统（autonomous weapon system）应该合法吗？人类是否真的需要机器人来照顾？网上银行的效率是否超过了被盗的风险？这些问题都在其中给出了明确的答案。
推荐理由：计算技术的迅猛发展给网络安全领域带来了新的发展机遇和严峻挑战，在丰富网络社会治理路径的同时，也带来了合理利用技术的伦理规范难题。本书适合那些对主要伦理框架（义务论、功利主义、社群主义、女性主义伦理等）及其如何应用于人工智能等技术中出现的许多伦理问题感兴趣的IT领导者。
2.《不止是一个小故障》
《More than a Glitch》
作者：Meredith Broussard
书籍简介：本书作者Broussard是一名数据科学家，曾在新闻和软件开发领域工作，她能够熟练地将计算机科学和社会学概念，与自身作为人工智能领域为数不多的黑人女性研究人员的经验结合起来。当技术加剧不平等时，它不再只是一个小故障，而是一个信号，告诫我们需要重新设计我们的系统，以创造一个更公平的世界。
“Glitch”这个词意味着一个偶然的错误，修补起来十分容易，识别起来也很容易。但是，如果种族主义、性别歧视和残疾歧视不只是功能机器中的“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术中立（technological neutrality）如何成为一个神话以及为何算法需要被问责。
推荐理由：早在2017年，英国《卫报》就批评称，人工智能等技术已经开始出现种族和性别偏见，但这种偏见并非来自机器本身，而是计算机在学习人类语言时吸收了人类文化中根深蒂固的观念。在这个人才缺口不断扩大的时代，多样性（性别和种族）成为全面建设网络安全的重要因素。因此，对于任何致力于建设一个更加公平的未来的人来说，这都是必不可少的阅读材料。
3.《与人工智能一起工作》
《Working with AI》
作者：Thomas H. Davenport、Steven M. Miller
书籍简介：两位技术专家通过探索人类与人工智能在现实工作环境中的协作，证明了人工智能并非人类工作的破坏者。本书打破了围绕自动化和人工智能系统在显示中部署应用的炒作性悲观论调。确实，人工智能改变了我们的工作方式——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重要、更具挑战性的工作。通过对人工智能技术增强工作的真实案例研究（从金融业到工厂车间），作者指出了工作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遇到了这种情况。
推荐理由：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合作的具体案例。例如，一个用于人寿保险承保的数字系统，该系统实时分析应用程序和第三方数据，使人工承销商能够专注于更复杂的案例。如果您想确认人工智能的积极潜在结果，而不是认为人工智能会带来灾难的悲观论调，请仔细阅读这本书。
4.《构建值得信赖的机器学习》
《Practicing Trustworthy Machine Learning》
作者：Yada Pruksachatkun、Matthew Mcateer、Subho Majumdar
书籍简介：随着AI技术在高风险领域的应用不断增加，企业组织花费了大量的时间和金钱使机器学习（ML）模型值得信赖。许多这方面的书籍都深入探讨了相关理论和概念。但这本书提供了一个实用的起点，可以帮助开发团队生成更安全、更强大、更少偏见和更可解释的模型。
推荐理由：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。您是否有兴趣了解如何管理数据集，并将模型构建为发布可信ML应用程序的基础？构建可信的机器学习系统是一个微妙而复杂的过程,这本书是一本超越理论和假设的实用性指南。
5.《边缘人工智能》
《AI at the Edge》
作者：Daniel Situnayake、Jenny Plunkett
书籍简介：边缘人工智能（Edge AI）正在改变计算机与现实世界的交互方式，允许物联网（IoT）设备使用更广泛的传感器数据进行决策，这些数据以前由于成本、带宽等限制而被丢弃。该实用指南为工程专业人员和产品经理提供了一个端到端框架，用于使用边缘人工智能解决真实世界的工业、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，并需要了解从数据收集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发的标准工具之一。
推荐理由：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合使用边缘AI吗？本书为工程专业人士和产品经理提供了一个使用边缘人工智能解决现实世界问题的框架。阅读这本书可以快速了解如何设计和支持边缘AI及ML产品。
6.《云时代的金融服务数字化》
《Digitalization of Financial Services in the Age of Cloud》
作者：Jamil Mina、Armin Warda、Rafael Marins和Russ Miles
书籍简介：如果您正在计划、构建或实现支持金融服务数字化的云策略，本书清楚地列出了您需要优先考虑的关键因素和问题，可以帮助您学会如何避免采用云计算所带来的昂贵且耗时的陷阱，并充分利用云计算运营模型。
推荐理由：您是云计算领导者吗？您是否对确保云服务供应商之间可操作性的真实案例研究感到好奇？您是否在负责金融领域的数字化问题？如果是，那么这本书就是为您准备的。本书将帮助您根据需求选择正确的运营模型，并向您展示如何在平衡创新和责任的同时，在组织的技术中构建弹性。
7.《我，人类》
《I, Human》
作者：Tomas Chamorro-Premuzic
书籍简介：人工智能正在改变我们的生活、工作、恋爱和娱乐方式，这已经不是什么秘密了。比如:社交软件正在使用人工智能来挑选我们潜在的伴侣；零售商正在使用人工智能来预测我们的行为和欲望；恶意行为者利用人工智能通过推特机器人和假新闻来误导大众；公司正在使用人工智能来雇佣或拒绝我们。在这个背景下,我们需要更加重视人类所特有的能力：情商、好奇心、同理心等。
推荐理由：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。除了经常探讨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越性，还是会使我们失去人性，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，告诉我们如何在自动化的未来茁壮成长。
8.《黑色技术对象》
《The Black Technical Object》
作者：Ramon Amaro
书籍简介：这本书主要讲述了机器学习、数学的深奥本质，以及种族等级制度的深度入侵。为了削弱世界的种族秩序，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计算机程序，机器学习可以为研究科学种族主义和相关行为提供有用的见解。
推荐理由：面对日趋激烈的网络人才争夺战，更现代、更包容的领导者显然更具竞争优势。通过探索数据和统计分析,可以揭示不同类型专业人员和机器学习之间的复杂关系,有利于理解现实存在的科学歧视原因和状态,这是所有现代化技术领导者应该读的书。
9.《权力与预测》
《Power and Prediction》
作者：Ajay Agrawal、Joshua Gans、Avi Goldfarb
书籍简介：在本书中，作者们考察了两个关键的决策成分:预测和判断，我们常常在无意识的情况下在大脑中同时执行这两者。人工智能的兴起正在将预测从人类转移到机器，减轻人们的认知负担，同时提高决策的速度和准确性。这为新决策的繁荣奠定了基础，并对系统层面的创新产生了深远的影响。当这些新系统出现时，它们可能在全球范围内造成破坏,因为决策会赋予权力。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术创新的机会，同时保护好自己的利益。
推荐理由：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，从而优化战略业务决策？这本书提供了见解、丰富的例子和实用的建议,说明了如何让即将到来的人工智能为企业服务，而不是与企业作对。
10.《展望未来》
《Future Ready》
作者：Stephanie L. Woerner、Peter Weill和Ina M. Sebastian
书籍简介：如今，几乎所有企业都开始了“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价值。这将导致很多问题，例如未能意识到数字技术对利润的价值，浪费了资源和精力，增加了复杂性和功能障碍。麻省理工学院的研究科学家们在对多位知名企业高级管理人员研究中发现，这些领导者知道他们必须变革自己的业务，但却缺乏一种指导和激励员工、让每个人都专注于一个共同目标的行动指南。
推荐理由：我们需要为未来做好准备，成为数字经济的佼佼者。本书提供了真实的案例、尖锐的分析、基准评估和令人大开眼界的视觉效果，可以帮助安全人员更好地理解数据的价值并接受某些状况下的组织数字化业务中断，因为这本身就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
