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據《每日郵報》報道，計算機程序員們正試圖教育機器人減少性別歧視，其方法是幫助它們擺脫某些單詞所帶來的偏見。雖然計算機可能是中性的，但人類的偏見可能無意識地體現在對語言進行分析的機器學習算法。這種偏見被證明已產生影響，如對求職者進行分類的基本計算機程序，可能會基于關鍵詞而對某些求職者產生歧視。但美國有一個研究小組在正試圖打破這種偏見。
微軟研究院（Microsoft Research）的程序員亞當·卡萊（Adam Kalai）正與波士頓大學的研究人員合作，試圖從計算機中刪除這種偏見。
該研究小組正在利用一種被稱為“詞向量（Word Embedding）”的技術，教育機器如何通過尋找單詞之間的關系來處理語言。使用該方法，機器可以通過比較單詞“她”和“他”來了解上下文。具體在應用時，機器會找到合適的配對，如“姐妹-兄弟”或“女王-王”。但是，當計算機搜索現實世界資源時，詞向量方法可能根據固有的性別成見而進行配對。例如，尋找工作職位時，對于“她-他”配對，計算機會聯想到“縫紉工-木工”或“室內設計師-建筑師”。
向計算機輸入來自谷歌新聞的文章，正如所預料的，對于“她-他”單詞配對，能產生了一些良性的關聯，如母親-父親和自己（herself）-自己（himself）。而一些配對更不常見，如“子宮-小腸”或“未婚夫-室友”。
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