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WTF経済 ―絶望または驚異の未来と我々の選択 (日本語) 単行本 – 2019/2/26

5つ星のうち4.1 7個の評価

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単行本, 2019/2/26
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商品の説明

出版社からのコメント

山形浩生氏による「訳者解説」より

本書はティム・オライリー『WTF? : What's the Future and Why It's Up to Us』の全訳である。(中略)
原題『WTF?』は、感嘆表現「What the Fuck!?」の略で、口語ではかなり普及しているとはいえ、結構お下品な表現ではある。そして日本語の「ヤバイ」と同じで、当初は悪い意味ではじまったけれど、だんだんよい意味でも使われるようになってきた。原題はさらにそこに「What's The Future?」の略も兼ねさせるという、いささか翻訳者泣かせの仕掛けまでほどこしている。これを完全に訳しきるのは不可能なので、ご覧のような処理にさせていただいた。

本書の主張と著者について

本書の主張は、新しい技術がもたらすWTF?という驚きを、悪い驚きではなくよい驚きにしていこう、というものだ。そしてインターネットやオープンソースソフトウェアで彼が果たした役割(およびそのときに活用した考え方や手法)を、台頭する人工知能や大規模ネットプラットフォームにも適用することで、それが実現するのではないか、と著者は述べる。
著者ティム・オライリーといえば、特にUnix系のコンピュータ関係者なら知らぬ者のない出版社オライリーの親玉だ。この邦訳の版元がオライリー・ジャパンなので、わざわざ説明するのは蛇足もいいところではあるけれど、主に古い動物の銅版画を表紙にあつらえた同社のシリーズは、各種のプログラミング言語やプロトコル、ソフトなどについての世界的スタンダードだ。しかも常に話題が盛り上がり始めた見事なタイミングで、ツボをついた本が登場する。
なぜそんなことができるのか?本書を読むと、それが明らかとなる。

・著者とその同志デール・ダハティが、Unixのスクリプト活用により入稿から出版までの時間を大幅に短縮し、すばやい刊行を実現。
・出版事業とカンファレンス事業の相乗効果。先端的なネタが熟すのを待つのではなく、その筋で話題になっているトピックの主要人物を集めてイベントを開催し、ムーブメント化することで自ら市場を作り出す。
・ティム・オライリー(とその仲間たち)の嗅覚。

本書は、特にその嗅覚の中身を著者が自ら述べるという、非常に興味深いものだ。どういう考え方で、何に注目することで、多くの技術トレンドを先取りできたのか?
さらにこうした技術的な動きは、技術屋の世界を超えたもっと大きな社会変化をも生み出した。それも単なる便利な道具を提供するだけでなく、社会自体の仕組みの変化がコンピュータ業界での技術構造の変化を反映する様子さえある。すると、これからの社会変化の萌芽も、先進的な技術やそれを体現する企業に見られるはずだ。著者が注目するのはどこか?そしてそうした動きを、意識的にもっと大きな社会的課題の技術的解決へとつなげるために何が必要と考えているのか?これが本書の読みどころだろう。(後略)

内容(「BOOK」データベースより)

データ、アルゴリズム、巨大プラットフォームが支配する世界で「人間中心の未来」を作り出すのは、我々の選択だ。「シリコンバレーの予言者」と称される著者が、オープンソース・ソフトウェアを中心にしたテクノロジーの発展の歴史を振り返りながら、そこから学んだ次世代ビジネスの戦略を伝授する。エンジニア、起業家、そしてテクノロジーに関わるすべての読者必読の書。

登録情報

  • 出版社 : オライリージャパン (2019/2/26)
  • 発売日 : 2019/2/26
  • 言語 : 日本語
  • 単行本 : 556ページ
  • ISBN-10 : 487311859X
  • ISBN-13 : 978-4873118598
  • 寸法 : 19 x 13 x 3 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.1 7個の評価

カスタマーレビュー

5つ星のうち4.1
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7 件のグローバル評価
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上位レビュー、対象国: 日本

2019年4月30日に日本でレビュー済み
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4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2019年8月31日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
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5つ星のうち5.0 未来にある選択肢の土台を考えよう、という一冊
ユーザー名: Simulated reality、日付: 2019年8月31日
○歴史を見ると、テクノロジーは職を殺すが、雇用は殺さない
○もし機械が人間を失業させるなら、それは想像力の失敗であり、もっとよい未来を実現しようという意思の欠如のせい
○報告された潜在的な脅威は何百もあって、そのうちのほとんどは決して実現しない
○人工知能で最も重要な課題は、新しいアルゴリズムの設計ではなく、その訓練に使うデータ集合が本質的に偏っていないようにすることかもしれない
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3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2020年5月8日に日本でレビュー済み
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2019年4月4日に日本でレビュー済み
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1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2019年3月12日に日本でレビュー済み
14人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2019年3月21日に日本でレビュー済み
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