AI如何影响性别平等？

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AI如何影响性别平等？

🔍 人工智能和性别平等

人工智能(AI)的崛起引发了一系列与性别相关的问题。AI是否为性别平等提供了巨大的机遇？我们是否可以将技术看作是性别中性的，还是它将成为一个伟大的平等者？AI不仅涉及技术问题，还涉及伦理问题。首先，什么是AI？在计算机科学中，人工智能是通过机器模拟人类和动物的智能。重要的是要区分通用人工智能和狭义人工智能。通用人工智能是我们梦寐以求的愿景，也许是我们正在追求的目标，即能够创建与人类难以区分的人工智能实体。而狭义人工智能实际上是我们现在拥有的，例如垃圾邮件过滤器、搜索引擎、音乐电影流媒体平台或自动驾驶车辆等。

研究人工智能并不是一个新的现象，它始于上世纪50年代。在50年代，图灵测试计算机智能的概念出现了，希望确定计算机的对话是否能够与人类对话难以区分。人工智能依赖于机器学习的使用，机器学习是将统计模型应用于训练数据以推导出模型并从中预测结果的方法。一个例子是背门测试，尽管通常不被认为是一个算法，但是我们可以从以下三个步骤开始：预测哪些电影可能是关注性别的和包容性的，应用贝奇德尔测试作为一个算法，涉及以下三个步骤：是否有至少两个女性重要角色在电影中?她们是否互相交谈，并且交谈的话题不是男性？如果每个步骤的答案都是肯定的，那么算法就会预测这可能是一部性别敏感的电影。算法在各种不同的环境中使用，例如法官判决、人脸识别、决定是否批准贷款或决定在网上向某人显示什么职位广告等。然而，在所有这些例子中，性别偏见的潜力都很大，以及其他类型的偏见。对于黑人被告来说，判罚更严厉；对于女性和非白种人面孔，人脸识别效果较差；女性的信用额度较低或代表性的广告是低薪工作。这意味着从性别角度审视人工智能至关重要。让我们看一些与语言相关的例子，这是神经语言编程、机器学习或机器人和数字助手的基础。

一些机器学习算法使用词语关联，例如“他是国王，她是皇后”是一个成功的关联。然而，当这些关联强化了性别刻板印象时，这就成为了一个问题。例如，“她是护士，他是医生”或“她是设计师，他是建筑师”等。这些关联是由于训练数据中存在偏见，例如，在护士中的绝大多数是女性，但危险在于算法通过不在互联网搜索中显示男性护士的图片来加重这个问题。解决这个问题的方法是在教学算法中引入专业知识，教导算法哪些关联是适当的，哪些关联是有偏见的。从机器学习中消除性别偏见是很重要的，算法从一个训练数据集中学习，并继续接收数据。但是，学习应该是有监督的还是无监督的以减少偏见？让我们看看Tay的例子，Tay是微软公司于2016年3月23日在Twitter上推出的一个AI聊天机器人。Tay的理念是设计一个可以进行非正式和愉快对话的机器人，并且它会通过与人们聊天来学习和变得更聪明。然而，不到24小时的时间里，Tay学习并不断重复其他用户发表的种族主义和性别歧视言论，导致这个实验在仅仅16个小时后就被关闭了。AI有时也会具象化，比如通过声音（如Alexa或Siri）或以机器人的形式化身。当AI具有性别时，通过谷歌搜索AI会显示一系列与大脑和头相关的连接，但它们有着明显的蓝色色调，这暗示了男性的含义。而对于机器人的搜索结果也表明，机器人主要是以男性为模板。

关于AI和机器人的性别问题非常重要。我们谈论到机器人时是在谈论性别，即分配给机器人或个人助理的角色是否与女性或男性的角色有关。在家庭中越来越多地采用的新技术，如Alexa、Cortana或Siri，扮演着斯坦里可刻意的女性化和屈从的角色。当这些系统成为性别主义虐待和性骚扰的目标时，问题变得更加棘手。最初，当Siri被称为“她”的时候，她可能会回答“如果我可以，我会脸红”。类似地，一些报道表明，一些人向设备发出“你很性感”的指令，这同样引发了停止使用的要求，但并不是所有情况都如此。现在在决策制定中，AI技术扮演着越来越重要的角色，但算法并不是没有偏见的，它们需要受到性别专家的审查。此外，也有必要评估偏见发生的阶段，它是在训练数据中，还是在算法本身中，或者两者都存在。为此，我们需要确保更多的女性参与计算机科学和相关学科，既作为学生也作为学者，因为人工智能，就像所有其他技术一样，反映了开发人员的价值观。为了确保我们将性别纳入人工智能的主流，保证女性参与到AI系统的设计中非常重要。此外，还必须致力于改变文化，并反思嵌入到系统设计中的价值观。一个核心问题是确保AI系统受到性别和女性主义视角的影响。科技是实现性别平等的巨大机会，但前提是它能够提供公正和平等的结果。到目前为止，技术几乎不是性别中性的，因此评估其对实现公正和平等结果的影响至关重要。毕竟，AI的发展不仅将在社会中带来巨大的生产力增益，还有成为一个更加性别平等的社会的潜力。

⚡ 亮点

人工智能（AI）是通过机器模拟人类和动物的智能。
机器学习算法中的性别偏见会以各种方式显现。
语言处理中的AI算法有助于训练数据中的性别刻板印象。
机器人和数字助手在性别设计上存在问题，需要更多的性别平等考虑。
AI系统的设计需要性别和女性主义视角来确保公正和平等的结果。
增加女性在计算机科学和相关学科中的参与对于实现性别平等的AI至关重要。

📝 人工智能和性别平等的影响

人工智能（AI）技术对性别平等有着重要的影响。然而，目前的AI系统在设计和应用过程中存在性别偏见的问题。这些性别偏见可能导致AI系统在各个方面产生不公平和不平等的结果。

首先，在语言处理中，使用机器学习算法的AI系统会受到训练数据中的性别刻板印象的影响。这些算法通过词语关联来建立语义链接，然而，由于训练数据中存在性别偏见，这些算法可能会强化性别刻板印象。例如，将女性与护士、设计师等职业联系在一起，将男性与医生、建筑师等职业联系在一起。这样的关联可能会进一步加剧性别偏见，并影响到搜索结果和推荐系统。

其次，通过声音或机器人具象化的AI系统也存在性别化问题。许多语音助手和机器人都被赋予了女性特征和角色，这反映了一种刻板的性别角色分工。这种模式在家庭中越来越普遍采用的AI技术中尤为明显，例如Alexa、Cortana和Siri。然而，当这些系统成为性别主义虐待和性骚扰的目标时，问题变得更加严重。这不仅对使用者造成了负面影响，也在某种程度上强化了对女性的刻板印象和侮辱。

性别偏见在AI系统的设计和开发中也是一个重要问题。由于AI系统反映了设计和开发人员的价值观，缺乏性别平等意识可能导致系统中存在性别偏见。为了确保AI系统能够提供公正和平等的结果，我们需要更多的女性参与到计算机科学和相关学科中。只有这样，我们才能确保AI系统在设计和开发过程中真正考虑到性别平等的问题，从而避免性别偏见的产生。

尤其是在决策制定和法律领域，AI技术已经成为重要的工具。然而，由于算法中存在性别偏见，这可能导致判决的不公正、人脸识别的失败以及对贷款和职位申请的不公正评估。这不仅违反了性别平等原则，还可能加剧现有的性别歧视和不平等问题。

为了改善AI对性别平等的影响，我们需要采取以下措施：

确保女性参与到AI系统的设计和开发过程中。通过增加女性在计算机科学和相关学科中的参与，我们可以确保AI系统更加考虑到性别平等的问题，并减少性别偏见的发生。
提高AI技术专业人员的性别平等意识和教育。通过培训和教育，我们可以让AI技术专业人员更加了解性别平等的重要性，并引导他们设计和开发性别中性的AI系统。
审查和监督AI系统的开发和应用过程。政府和监管机构应加强对AI系统的监管，确保它们不仅符合技术标准，还符合性别平等原则。
进行性别影响评估，及时发现和纠正AI系统中的性别偏见。通过评估AI系统对性别平等的影响，我们可以及时发现和纠正其中存在的问题，并采取相应的措施来改善性别平等状况。

总之，人工智能对性别平等具有重要影响。通过确保AI系统的设计和应用过程中考虑到性别平等问题，我们可以最大限度地减少性别偏见的发生，并实现一个更加公正和平等的社会。