作者認為目前各公司/政府廣搜個資，丟入演算法進行各項分析的行為，常常變成「數學性毀滅武器」。書中舉了各種例子：教師評鑑、面試時的性向測驗、學店廣告等等。此類分析法同有：演算法不透明、大規模運用、難以將結果反饋回演算法進行優化、傷害弱勢族群等特點。
書中提到進行評估時要用「直接指標」，少用「間接指標」。例如在判斷駕駛是否有可能肇事時，應主要採「以前發生的交通事故數等」而非該人的「銀行信用、居住地等」，採用間接指標就是將人貼標籤，也容易造成歧視，讓弱勢更弱勢，且難以分辯因與果。但我覺得大數據就是在找間接指標的方面很強，要怎麼叫以營利為主的單位不用呢.....
