1.性别偏见是几个世纪以来影响社会的系统性问题。然而，人工智能系统可能会无意中延续这些偏见，从而导致对性少数群体和性别少数群体等边缘群体的不公平待遇。这给社会争取平等和包容的努力带来了重大挑战。
2.AI如何促进对性和性别少数群体的偏见的一个例子是工作场所的招聘。当人工智能算法用于测试求职者时，他们往往依赖历史数据，这些数据可能偏向同一性别或性取向。例如，如果以前的大多数员工都是男性工程师，则该算法在选择未来工程职位的候选人时可能会偏爱男性。这种方法将不利于女工程师和其他代表性不足的性别，她们可能具有同等资格，但由于其身份而没有平等的机会。
3.另一种无意中影响性别偏见的人工智能的方法是推荐系统。例如，亚马逊等在线购物平台可能会根据人口统计学相似的用户过去的购买推荐商品。如果购买商品的大多数买家是异性恋男性，则该平台可能会假设所有客户也是异性恋男性，并提供类似的商品。这排除了非二进制用户，他们可能更喜欢该算法推荐的其他类型的产品。
4.为了解决这些问题，开发人员必须将公平性和包容性纳入算法设计。他们必须使用反映社会多样性的各种数据集来培训机器，以消除偏见。它们还必须建立机制，监测和查明潜在的歧视，并采取适当的纠正措施。
最后,他们应该考虑开发模型,使人们能够放弃个性化服务,如果他们认为他们有针对性或被不公平地描述。
5.在AI中促进公平和包容性需要不同利益相关者之间的合作，包括决策者，企业，研究人员和活动家。政策应确保负责任地设计算法，以避免对边缘化群体的偏见长期存在。企业必须投资于培训和教育计划，以帮助员工了解AI的运作方式以及它如何影响平等。研究人员必须进行研究，以开发更准确、更公平的算法，而活动人士则必须倡导保护少数群体权利的政策。
6.总之，AI具有显着优势，但也提出了与性别偏见和排斥性少数群体有关的独特挑战。开发人员在设计系统时必须意识到这个问题，并与其他利益相关者合作，以促进公平和包容性。通过这样做，我们可以建立一个更加公正和平等的社会，在这个社会中，无论其身份如何，每个人都将得到公平对待。
人工智能系统如何无意中延续对性和性别少数群体的偏见，以及需要哪些干预措施来确保算法设计中的公平和包容性？
人工智能系统可能无意中反映了不利于性和性别少数群体的社会陈规定型观念和偏见。这些偏见可以在语言模型，面部识别技术和其他用于决策的算法中找到。为了解决这个问题，研究人员提出了几种解决方案，例如从不同来源收集数据，测试偏见以及在AI学习和部署阶段监视人员。