AI系统试图识别或分类性别认同时遇到的哲学和伦理问题是什么？这个问题是由学者提出的，他们认为没有明确定义什么是"性别"或如何被承认。他还受到那些认为AI系统在试图对性别认同进行分类时可能比他们解决的问题更多的人的质疑。AI试图识别性别认同的问题之一是，研究人员之间缺乏关于性别定义的共识。尽管一些研究人员提出了基于身高和体形等物理属性的定义，但另一些研究人员则认为性别是无常的，并且不断变化，因此很难识别性别。此外，关于是否应通过人的行为或自我表达来确定性别，存在分歧。例如，有人表现出男性特征，因为他们在出生时被指定为男性，或者只是更喜欢他们？这场辩论导致难以开发准确反映性别多样性的算法。另一个问题是用于学习AI系统的数据可能存在偏差。例如，如果数据集主要包含顺性别个体的图像，则该系统可能会学会将女性气质与某些身体特征和男性气质与其他特征联系起来。这可能导致不适合传统二元类别的跨性别者的错误分类和歧视。同样，如果算法仅考虑与某些性别相关的刻板印象（例如女性教育），则它可能无法识别非定型性别表达。此外，基于人工智能的性别识别在隐私和同意方面存在道德问题。人们能否信任机器在不知道他们是如何得出结论的情况下就自己的个人信息做出决定？如果使用这些系统来禁止访问服务或资源,该怎么办?我们如何确保人们能够控制AI系统如何收集、分析和存储他们的信息?最后，试图识别或分类性别认同的AI系统面临着严重的哲学和伦理问题。研究人员必须共同努力，创建数据集，代表对性别认同的不同看法，同时考虑这样的系统如何使现有的偏见永久化，并加强有害的陈规定型观念。在开发影响人们生活的算法时，他们还必须处理更广泛的隐私和同意问题。
当人工智能系统试图识别或分类性别认同时，会出现哪些哲学和伦理问题？
当人工智能（AI）系统试图识别或分类性别认同时，可能会出现一些潜在的哲学和伦理问题。一个问题是确定如何根据视觉线索（例如面部特征或服装选择）精确一致地确定性别。