近年来广泛讨论了性别认同的主题，但仍然存在许多误解和误解。其中一个可能特别有问题的领域是人工智能（AI）。随着人工智能在我们生活中继续变得越来越普遍，人们担心它会加剧与性别认同有关的有害定型观念和偏见。
发生这种情况的一种方法是数据偏差。在培训AI系统时，开发人员通常依赖现有的数据集，这些数据集可能包含有关性别认同的过时或不正确的信息。这意味着AI可以从这些有偏见的来源中吸取教训，并使它们永存。例如，如果数据集包括女性从事传统女性任务（例如清洁和烹饪）的图像，则可以教人工智能将这些行为与女性联系起来，即使它们根本不必与性别相关。另一个问题是，人工智能系统可能会无意中产生新的信息失真或偏见形式。例如，如果图像识别系统经过培训，可以根据头发长度或服装样式识别面孔，则可能会错误地将不适合传统性别角色的人误认为具有与实际身份不同的性别。这可能导致非二进制个人进一步边缘化和歧视。最后，AI系统还可以复制社会中存在的偏见，将它们反射回用户。例如，如果将在线聊天机器人编程为使用性别语言来回答某些询问，则可能会在不知不觉中增加对男人和女人的负面刻板印象。同样，如果广告平台使用AI根据用户的行为定位广告，则它可能会无意中排除变性人或非二进制个人，假设他们属于一个特定的性别。一般来说,虽然AI可以带来许多好处,但重要的是要考虑如何在开发这些系统时避免无意中重现有害的偏见。通过了解这些问题并尽早解决这些问题，我们可以确保AI有助于促进对性别多样性的更好理解和尊重，而不是偏见。
AI如何无意中复制关于性别认同的偏见或虚假观念？
AI系统可能出现的一个潜在问题是，它们可能无意中复制与性别认同有关的偏见或虚假观念。如果用于培训系统的数据没有足够多样化以涵盖特定人群中的所有差异，或者基于过时的陈规定型观念或性别角色的假设，则可能会发生这种情况。