禁止算法识别性别，能消解歧视吗？

显然，在受政治正确约束的文化中，自我保护变得比创造性工作更加重要，不仅优势人群如白人男性担心被指责、不敢直接解决问题，那么被过度保护的群体也可能与潜在的支持隔离开来，变得效率更低，技能提升速度也更慢。

如果说公然的歧视与偏见是“真小人”，那么过度的政治正确又容易沦为“伪君子”，被视作一种无法真正解决问题的伪善。

那么，有没有第三种可能，建立一个“真君子”的科技世界呢？

寻找第三种可能

如果说当下的数据隐私保护运动，是为了不让科技的潜在缺陷伤害少数群体或边缘人群。但显然，一个理想的数字世界，并不会因此自动到来，除了“科技不能做什么”，或许还应该主动去思考“科技能够为一个更包容、多元的社会做什么”。

举个最简单的例子，谷歌输入大量“穿白大褂、带听诊器”的男性照片，让AI将医生形象与男性联系在一起。从统计学的角度，算法形成偏见似乎情有可原，因为一直以来都是这样运作的，但比起政治正确的制衡与争议，从根源上改变少数群体在数字世界的“失声”局面，或许更具有建设性。

我们知道，算法对黑人、女性等的偏见，一个最主要的原因就是训练语料的缺失。

数据显示，全世界有42%，也就是11亿的女性都没有银行账户，这自然会导致金融算法对女性打出更低的分级，让女性比男性更难从银行中借贷。所以在涉及金融科技产品时，更应该主动将女性需求纳入到产品和服务当中，比如考虑到女性的风险偏好，帮助缩小两性在投资领域的差距。

再比如，今天科技领域普遍存在的关键工程岗位的男女性别比例失衡问题。在努力改变性别定势思维与偏见的同时，或许察觉到女性在STEAMD学科，即科学、技术、工程、艺术和数学领域上过早的限制，才是缩小未来性别差距的真正方式，也能为IT、AI等领域带来源源不断的新生力量。

从根本上建立起相关支持体系，鼓励少数群体实现自身发展，才是铲除AI偏见、建立多元化社会的起点。

当下的AI是一个天生的偏见者，只有追溯到它出生的地方去寻求改变，一个天下大同的理想数字世界才会真正走来。

本文经脑极体授权转载。

（编辑：核心网）

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