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據(jù)《每日郵報》報道，計算機程序員們正試圖教育機器人減少性別歧視，其方法是幫助它們擺脫某些單詞所帶來的偏見。雖然計算機可能是中性的，但人類的偏見可能無意識地體現(xiàn)在對語言進(jìn)行分析的機器學(xué)習(xí)算法。這種偏見被證明已產(chǎn)生影響，如對求職者進(jìn)行分類的基本計算機程序，可能會基于關(guān)鍵詞而對某些求職者產(chǎn)生歧視。但美國有一個研究小組在正試圖打破這種偏見。
微軟研究院（Microsoft Research）的程序員亞當(dāng)·卡萊（Adam Kalai）正與波士頓大學(xué)的研究人員合作，試圖從計算機中刪除這種偏見。
該研究小組正在利用一種被稱為“詞向量（Word Embedding）”的技術(shù)，教育機器如何通過尋找單詞之間的關(guān)系來處理語言。使用該方法，機器可以通過比較單詞“她”和“他”來了解上下文。具體在應(yīng)用時，機器會找到合適的配對，如“姐妹-兄弟”或“女王-王”。但是，當(dāng)計算機搜索現(xiàn)實世界資源時，詞向量方法可能根據(jù)固有的性別成見而進(jìn)行配對。例如，尋找工作職位時，對于“她-他”配對，計算機會聯(lián)想到“縫紉工-木工”或“室內(nèi)設(shè)計師-建筑師”。
向計算機輸入來自谷歌新聞的文章，正如所預(yù)料的，對于“她-他”單詞配對，能產(chǎn)生了一些良性的關(guān)聯(lián)，如母親-父親和自己（herself）-自己（himself）。而一些配對更不常見，如“子宮-小腸”或“未婚夫-室友”。
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