文章主题：关键词: ChatGPT, AI歧视, 女性偏见, 算法偏见
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然而，你有没有想过，AI也会歧视？
📚探讨AI伦理与歧视：女性智能遭遇的隐形挑战🔍在人工智能（AI）飞速发展的时代，我们不得不面对一个日益突出的问题——AI中的性别偏见，它像一道无形的障碍，悄然影响着女性在科技领域的地位和权益。👩💻首先，AI的语言和决策中存在对女性角色的贬低，这不仅源于技术的刻板印象，更是算法深层逻辑的反映。💡其次，数据的不均衡导致女性代表性的缺失，AI的学习往往依赖大量男性的样本，女性的声音被边缘化。📊再者，AI识别能力的误判也可能强化性别刻板印象，比如在面部识别中，女性可能更容易受到偏见的影响。👀面对这些挑战，我们需要深入探讨如何消除AI中的性别偏见，确保技术进步的同时，不忽视任何群体的权利。👩💻🌍记住，每一次技术的进步都应伴随着公平和包容，让我们共同努力，为一个无歧视的AI世界而努力！💪
🌟探讨AI性别平权：从女性视角与算法解构偏见🌟在人工智能领域，隐形的性别偏见犹如暗流，影响着算法的公正性。💡作者呼吁，我们需双管齐下，从女性学与算法学两个维度着手，消除这些潜在的不公平。👩💻通过深入研究和教育，提升女性在科技领域的声音，打破刻板印象；同时，算法设计者也应确保其逻辑无性别偏见，让数据说话，而非性别。建立全面的偏见审查机制是关键步骤，它如同一道防线，守护着人工智能的公正与平等。🛡️这不仅是对性别权益的捍卫，也是对所有社会群体权益的保障，因为我们深知科技的力量能放大社会不公。🌍在追求科技进步的同时，我们不能忽视大数据背后可能带来的社会问题，如隐私侵犯、数据歧视等。🚨我们必须保持警惕，确保科技的发展真正服务于人类，而非加剧不平等。让我们共同努力，消除AI性别偏见，推动一个更加包容和公正的未来。🤝
🤔算法并非万能？多数人可能对此持保留态度。然而，在算法无处不在的时代，我们往往对它们心怀信任，不自觉地成为其信徒。面对算法科学神话的笼罩，数据科学家凯西奥尼尔警示我们，人工智能背后的性别偏见神祇可能正悄悄影响我们的决策——那些看似公正的算法背后隐藏着性别刻板印象的科学面纱。别让盲目崇拜科学蒙蔽了我们察觉潜在偏见的双眼哦！🔍
算法中的性别偏见
🎉人工智能伦理与偏见警钟频响🔍近年来，AI领域的性别平等问题引起了广泛关注，尤其是在职场画像中，数据的不均衡呈现出明显的性别刻板印象。谷歌图片搜索中的”CEO”标签几乎清一色是男士，而翻译软件在将”医生”和”护士”对调时，也无意间强化了性别角色的传统认知。这种技术偏见不仅挑战了平等原则，也急需我们深入探讨如何消除算法中的隐形歧视。让我们共同努力，为AI的公正与包容铺设道路🌈
🌟 AI性别偏见并非空穴来风，它悄然存在于科技世界中，影响着算法的公正性。四大倾向揭示了AI对女性的潜在偏见：贬低、代表性不足、刻板印象和识别能力误解。在这个数字化时代，自然语言处理领域的核心——词嵌入技术，就是这一问题的一个缩影。在看似简单的“女人：男人”=“A：B”测试中，我们不难发现，它不仅制造了性别刻板印象（如“垒球：棒球”），更潜藏着对女性角色的贬低，比如“保姆：老板”的不当配对。🚀 通过深度分析和优化算法，我们需要消除这些偏见，确保AI的发展与人类价值观相一致。
性别偏见背后是强大的歧视理论和算法过程，算法以代码形式重新包装后进一步放大的社会偏见，无形地让女性利益受损，加剧了社会既有的性别歧视。
性别偏见产生的机制：
社会学角度和算法结构
对于隐藏在科学面具下的不公，凯西奥尼尔为这种有害的模型取了一个有些讽刺的名字：数学毁灭性武器WMDs，其缩写与大规模毁灭性武器相同。在某种意义上，这个修辞上的小心机也展示了大规模使用算法可能造成的杀伤力。那么，一个有缺陷的算法何以产生？
我们可以简单地把人工智能的代表算法之一——神经网络算法，理解为一个有许多层级的回归函数。通过大量的训练数据，算法将不断调整其中的系数，以使得对训练集的整体误差最小。不难发现，人工智能的本质是一个对大数据特征进行提取后形成的“黑箱”。正是通过这些特征值，这个“黑箱”才得以对新的个例做出预测。
大规模的数据是AI实现的基础，而算法被用于处理大量个案，那么哪些个体的需求能够成为一个算法的主要目的？答案显而易见，在统计性歧视的作用下，弱者的需求被消解。除性别以外，女性的种族、阶层、年龄、性取向等都成为女性被歧视的原因。单身女性现状或许能成为大数据参与交叉性压迫的例证：媒体通过大量报道“大龄未婚女性”“单身母亲”等话题，并利用“平均工资低”“年龄大”等刻板印象对单身女性进行污名化。这种刻板印象不仅反映在单身女性被歧视，也成为其他算法系统学习的数据，构成一个不恰当的反馈回路，加剧了性别不平等。
如何判断一个算法是否有偏见
可以见到，不公平的算法实际上正在加剧不平等，而算法本身的非实体性则很好地为他们开脱了罪名。假定我们接受了这种“让机器拥有话语权”的方式，则必须引入一个更高维的框架对算法进行约束与评价。作为一个无法了解详细结构的“黑箱”，AI算法的各个层级难以被规范化。在一个只有输入和输出的模型中，算法的输入数据只能通过筛选来规范，那么我们应该如何评价算法的结果?
一个广为接受的评价体系——机会平等，是罗尔斯所提倡的平等理念在机器学习领域的体现，即在不同群体中，有资格并被判断为有资格的个体所占比例相同。对于算法公平性不同定义的应用广泛体现在了各个去偏算法中，而它们的结果却令人不甚满意：大部分去偏算法只是掩饰了一部分偏见。
那么，针对算法中依然存在的性别偏见，与其追求平等的概率，是否可以采取一个更为激进的角度，要求一种暂时的“不平等”，以对女性这一弱势群体做出补偿？我们认为，想要实现机会公平，一种“补偿正义”是必要的：必须保证每个人发展能力的机会平等。我们期望算法结果中针对以女性为代表的弱势群体的“优待”——这不仅能够为弱势群体提供更多的展示的空间，更可以为未来算法学习提供数据。
偏见的去除探索
AI的背后是一套人造的算法模型，这是无法跳脱出的桎梏。百年前的遴选模型必然不适用于今日，需要AI背后的工程师们为它注入灵魂。而对于性别偏见，我们倡导从女性学与算法学两个方面进行去偏。
性别偏见在家庭、生育、职场等领域频繁出现。算法模型记录了历史状态，因而我们可以更多地关注训练数据、算法模型的选择。同时，我们可以吸纳更多的女性进入AI研究队伍。LinkedIN的分析发现，全球只有22%的AI专业人士是女性。长期以来，以男性为主的创作者难免将偏见带入算法设计，使AI以男性的视角来看待这个世界。
此外，人工智能的“黑箱”模型并非完全不能干预——我们期望从算法的角度介入大数据中的性别偏见。如今许多去偏算法，如几年前流行的“硬去偏”和谷歌最近在翻译中施行的“覆写式去偏”，都是通过修改某个与性别偏见有关的数值，进而干涉算法结果的例子。此外，建立一个完整的偏见审查机制以平衡训练数据中的性别比例和“特征-性别”联系，或许是未来去偏的一大方向。
人工智能在展现其有利于人类的生活一面时，其性别偏见却令人心有戚戚。在追求性别平等的同时，科学技术、大数据背后所引发的社会不公平、不正义现象也应该为人类所警惕。人类性别平等的理想不应该迷失在技术的海洋里。
2023年
《中国妇女报》《中国妇运》
来源/中国妇女报（ID：fnb198410）
作者/彭鲲志黄隽恺
封面/摄图网
责编/田园黄蝶
审签/一帆
监制/志飞
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