本文讨论了人工智能（AI）系统的设计如何无意中编码异规范假设，这些假设代表了对性别角色和性规范的信念，反映了传统，通常是父权制的价值观。它探讨了这种偏见可能在AI技术中表现出的不同方式，并提出了识别和纠正它们的潜在策略。异性恋是指期望人们坚持某些性别角色并建立一夫一妻制，异性恋的浪漫关系，而男性通常在这些安排中占据主导地位。这些假设深深植根于世界各地的许多文化和社会中，并得到了几个世纪的社会化和意识形态处理的支持。然而，近年来，人们越来越认识到异规范结构对不符合这些规范的人造成的有害影响，导致要求拆除这些规范的呼声增加。这个问题最严重的一个领域是开发人工智能系统，这些系统在很大程度上依赖于数据集和算法，这些数据集和算法可能基于先前存在的文化偏见。例如，用于生成聊天机器人或虚拟助手的机器学习模型可能包括涉及二元性别结构的语言模式和答案，从而延续了有关男性气质和女性气质的刻板印象。同样，面部识别软件可能会难以准确识别非二进制性别，从而将它们排除在重要服务和资源之外。幸运的是，有几种方法可以检测和纠正人工智能系统中的这些偏见。一种方法包括进行敏感性分析，以评估不同的人口群体如何与该系统互动，并确定任何潜在的盲点或歧视区域。另一种策略涉及开发替代数据集，以反映更多样化的观点和经验，例如变性人或双性恋者。此外，研究人员可以使用对抗性学习等技术将AI模型暴露于挑战其基本假设的情景中，从而使它们能够相应地适应和发展。通常，解决AI设计中的异规范偏差问题既需要意识到其普遍性，又需要创造性来确定有效的解决方案。通过优先考虑技术发展的包容性和公平性，我们可以帮助创造一个未来，使所有人能够充分参与我们日益数字化的社会，而不必担心受到歧视或边缘化。
AI系统设计如何无意中编码异规范假设，以及存在哪些方法来检测和纠正这些偏见？
"异性规范性"是指认为异性恋是唯一可以接受的性取向，通常由社会机构（例如婚姻法和家庭结构）支持。在设计人工智能（AI）系统时，这可能存在问题，因为它们可能会无意中将这种偏见编码到其算法和决策过程中。