当AI表现出种族或性别歧视，除了震惊我们还能做什么？
人工智能AI
从亚马逊到Facebook，再到谷歌和微软，全球最顶尖、最有影响力的技术公司都将目光转向了人工智能（AI）。
好多人都在不停地讲：AI和机器学习将颠覆每个行业，所有的工作都将消失，巴拉巴拉……
举一个最简单的例子，只要上传一张照片，机器就可以识别出来，到底他是马云，王宝强还是奥巴马。
然而，斯坦福大学科学史教授 Londa Schiebinger却在最新发表的nature杂志上的文章表达：AI可以有性别或者种族歧视（AI can be sexist and racist） 。
有三个具体的例子：
1.谷歌翻译（Google Translate）在将西班牙语新闻翻译成英语时，通常将提及女人的句子翻译成“他说”或“他写道”。
2.同样都是新娘，AI算法也会进行种族歧视。算法通常只能将左边的图片识别为“新娘”。计算机视觉算法会把传统的身着白色婚纱的美国新娘标注为“新娘”、“礼服”、“女人”、“婚礼”，而北印度新娘的照片则会被标注为“表演”和“戏服”。
3.单词嵌入——一个用来处理和分析大量自然语言数据的流行算法——会把欧裔美国人的姓名识别为“正面”词汇，而非裔美国人的姓名识别为“负面”词汇。
导致AI产生偏见的一个主要因素是训练数据。大多数机器学习任务都是使用大型、带标注的数据集来训练的。
研究者们通常会利用网站来构建数据集，例如使用特定的单词搜索Google Images或Google News，或是从维基百科等易于访问的信息网站上收集。
这种方法会在无意中产生出包含了性别、种族和文化偏见的数据集。
通常来说，会有一些人群被代表过度，而另一些则代表不足。ImageNet推动了计算机视觉研究，但是其中超过45%的数据来源于美国，而美国人只占世界人口的4%。相反，中国和印度加起来只占其中3%的数据量，而两国人口却占了世界人口的36%。
在医学领域，机器学习的预测特别易受训练数据集中的偏差影响，因为医学数据的生成和标注都相当昂贵。去年，研究者使用深度学习从照片中识别皮肤癌。他们在包含129450张图片的数据集上训练了算法模型，其中60%是从Google Images上搜索而来。但是其中只有5%的图片是深肤色人群，而算法没有在深肤色人群中测试过。因此该算法在不同人群中的表现可能相差极大。
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（编辑：Yu）
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