性别认同是指个人作为男性，女性，男女双方的内在感觉。这包括了解他们的性别表达，包括他们在身体和行为上的表现方式。但是，与该主题相关的误解和误解各不相同，尤其是在人工智能（AI）方面。这样的误解之一是，AI系统可以完全基于身高，体重，头发颜色和声音高度等物理属性来准确定义性别认同。这种假设可能导致用于培训这些系统的数据无意中发生偏差，从而导致对不符合传统性别角色的人进行歧视。例如，变性人可能因其感知到的性别与分配的性别不一致而被错误分类，从而导致负面影响，例如拒绝医疗服务或就业机会。另一个问题来自AI算法，该算法旨在分析面部表情和肢体语言，以便在亲密时刻进行情感反应。这些系统可以根据文化规范以不同的方式解释行为，从而增强了对女性在性接触中表达比男性更多的情感的有害刻板印象。这样的发现可能导致精神健康状况的误诊或在亲密情况下对同意的评估不准确。此外，一些人工智能聊天机器人使用自然语言处理来理解用户查询和正确的响应。如果这些机器人被过时的性别特定术语编程，它们可能会产生不敏感或令人反感的反应，从而使现有的社会偏见永久化。此外，聊天机器人可能不知道非二进制身份，也不提供包容性选择，从而排除了很大一部分人口。为了解决这些问题，研究人员应开发考虑到不同性别认同观点和经验的AI技术。他们还必须在创建新模型时考虑使用历史数据集的影响，并考虑LGBTQ+社区的反馈。通过这样做，我们可以确保我们的技术准确地反映了社会对性别认同不断发展的理解，并为所有人创造安全的空间来探索他们的真实自我。
人工智能技术如何无意中加剧社会对性别认同的偏见或误解？
人工智能技术无意中加剧社会偏见或对性别认同的误解的一种潜在方法是它们从数据模型中学习的能力。如果用于创建这些系统的培训数据包括性别陈规定型观念或偏见的例子，则获得的模型可能会使这些偏见永久化而不是挑战它们。