越來越多的人已經意識到：技術對于創造一個沒有偏見的世界，是非常有潛力的。

　　試想一個性別平等的社會：女人不是生孩子、養孩子的工具，男人不是傳統思想上的統治者。人們在這個平等的社會中，扮演的角色是和他們的智慧和興趣一致的，而不是由性別、根深蒂固的狹隘觀點驅使的。

　　這樣的社會目前還不存在。幾年前，Malala Yousafzai這位巴基斯坦的、以爭取女性教育而聞名的女子，還因為想要爭取自己的教育而幾乎失去了生命!她的故事并不特殊，女性為了進入主流的聲音，已經奮斗了數百年了。

　　是的，對待性別平等這個問題，部分國家已經比較先進和發達了。但是，即使在最先進的環境中，深刻的偏差還是存在的。那么，有沒有什么方法能重新設計一些由結果驅動的社會規范，而不是由固有的人類偏見驅使的社會規范呢?

　　人工智能也許就能打破數千年來的、根深蒂固的社會偏見。現在的技術，可以創造一種使用深度學習和數據驅動的技術，來糾正刻板印象的機制嗎?

　　深度學習的軟件，試圖模仿人腦的大腦活動，在大腦皮層發生思考。這個軟件學習識別聲音、圖像和其他數據。Ray Kurzweil通過軟件技術，寫了一本名為《如何創造心靈》的書。深度學習的目的是在機器層面重建人類智慧，然而，這種學習的結果取決于軟件的訓練程度，有偏見的訓練會導致偏倚的結果。

　　繼續說我們的這個實驗，讓我們來看看一個簡單的工作場所中的例子：在會議室，出現了一些性別歧視的言論。

　　我們想要的結果是：有人舉起手來，并阻止這樣的言論。在這個簡單的例子中，期望的結果在很大程度上取決于兩個主要的假設：

　　會議室中至少有一位女性 ;

　　公司的文化氛圍是能讓她自由地表達她的觀點。

　　如果這種情況是由人工智能技術的機器人處理，那么機器人必須對基本假設進行訓練。不良的訓練會導致不佳的結果。當機器人接收到性別歧視的輸入時，它需要了解上下文，運用透視圖，然后進行相應的操作。如果機器人沒有被編入女性的觀點，那么它就沒法達到我們預期的結果。

　　技術公司的環境中，人工智能算法經過培訓和測試，因為女性任職人數不足，缺乏對這種偏見的認識。計算機專業畢業的女性只有大約16%，再加上那些根深蒂固的文化和工作態度，對偏見的認識就更加不足了。

　　幸運的是，與人類的偏見不同，人工智能的偏差，能通過重新編程機器人的軟件來更正。為了排除偏見，這些行為應該根據“平等、公平”的原則來分類。就看我們如何訓練和測試我們的數據算法、增加實現這種愿景的可能性了。未來，我們的算法，能在性別和文化的框架中，處理數據、糾正機器人的行為、模仿理想的人類語言和觀念!

　　也許在不久的將來，人工智能會成為我們生活中無處不在的東西，深入保健、行為經濟學、政治等多種多樣的領域。為了達到這樣的未來，我們也需要各界人士的幫助，不止是程序員，還有從事醫療保健、人類學、經濟學、金融等方面的專業人士。

　　越來越多的人已經意識到：技術對于創造一個沒有偏見的世界，是非常有潛力的。正如Malala倡導“女孩應該接受平等的教育”一樣，將會有更多的倡導者會為之奮斗，建造一個性別平等的社會。