机器人也会产生性别歧视 原因是人类语言所致

据《每日邮报》报道，计算机程序员们正试图教育机器人减少性别歧视，其方法是帮助它们摆脱某些单词所带来的偏见。

虽然计算机可能是中性的，但人类的偏见可能无意识地体现在对语言进行分析的机器学习算法。这种偏见被证明已产生影响，如对求职者进行分类的基本计算机程序，可能会基于关键词而对某些求职者产生歧视。但美国有一个研究小组在正试图打破这种偏见。

微软研究院(MicrosoftResearch)的程序员亚当卡莱（AdamKalai）正与波士顿大学的研究人员合作，试图从计算机中删除这种偏见。

该研究小组正在利用一种被称为词向量(WordEmbedding)的技术，教育机器如何通过寻找单词之间的关系来处理语言。使用该方法，机器可以通过比较单词她和他来了解上下文。具体在应用时，机器会找到合适的配对，如姐妹-兄弟或女王-王。但是，当计算机搜索现实世界资源时，词向量方法可能根据固有的性别成见而进行配对。例如，寻找工作职位时，对于她-他配对，计算机会联想到缝纫工-木工或室内设计师-建筑师。

向计算机输入来自谷歌新闻的文章，正如所预料的，对于她-他单词配对，能产生了一些良性的关联，如母亲-父亲和自己（herself）-自己（himself）。而一些配对更不常见，如子宫-小肠或未婚夫-室友。但一些基于性别偏见而产生的配对可能有问题。例如，可爱被认为是一个女性专用词，而辉煌等于男性，同样还有家庭主妇与计算机程序员配对。

在职业上，这种性别歧视最极端的例子是，哲学家、战斗机飞行员、上司和架构师等这些工作通常与他有关。而与她相关的职业包括家庭主妇、社交名媛、接待员和理发师。

卡莱在接受NpR（美国全国广播公司）采访时表示：我们试图避免出现性别歧视的现象，尤其是在新闻文章中但你发现，这些单词配对存在相当严重的性别歧视性质。

在网上最近公布的一篇研究报告中，该研究小组发现，他们可以训练机器忽略单词的某些关联，同时保持了所需的关键信息。他们解释称：我们的目标是减少单词配对的性别偏见，同时保留其有用的属性。

通过调整他们的算法，该小组能够去除单词之间的某些关联，如前台和女性，同时保持合适的单词配对，如女王和女性。

虽然其算法仍基于性别产生配对，但忽略了某些潜在的关联即某些词被视为更男性化或女性化。他们认为这种方法或许能通过词向量技术改进机器学习，在保持有用关联的同时摆脱单词固有的偏见。

根据NpR的报道，问题是并不一定要用词向量算法来处理语言，这种算法可以区分性别和种族，但只有当研究人员希望专注于某一特定性别或群体时，才可能需要这种算法。

当这种技术被打算作为一种不偏不倚的方法对数据进行分类，而不考虑性别或种族偏见时，这种技术可能会有问题。对此，研究人员解释称：理解基于种族、民族和文化的固有成见而产生的直接和间接偏见，是一项微妙的工作。今后这项工作的一个重要方向将是量化和消除这些偏见。

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