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机器人也会产生性别歧视?原因竟是人类语言所致

2016-08-18 14:08
退思
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  在网上最近公布的一篇研究报告中,该研究小组发现,他们可以训练机器忽略单词的某些关联,同时保持了所需的关键信息。他们解释称:“我们的目标是减少单词配对的性别偏见,同时保留其有用的属性。”

  通过调整他们的算法,该小组能够去除单词之间的某些关联,如“前台”和“女性”,同时保持合适的单词配对,如“女王”和“女性”。

 

  虽然其算法仍基于性别产生配对,但忽略了某些潜在的关联——即某些词被视为更男性化或女性化。他们认为这种方法或许能通过“词向量”技术改进机器学习,在保持有用关联的同时摆脱单词固有的偏见。

  根据NPR的报道,问题是并不一定要用“词向量”算法来处理语言,这种算法可以区分性别和种族,但只有当研究人员希望专注于某一特定性别或群体时,才可能需要这种算法。

  当这种技术被打算作为一种不偏不倚的方法对数据进行分类,而不考虑性别或种族偏见时,这种技术可能会有问题。对此,研究人员解释称:“理解基于种族、民族和文化的固有成见而产生的直接和间接偏见,是一项微妙的工作。今后这项工作的一个重要方向将是量化和消除这些偏见。” 

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