越来越多的人已经意识到：技术对于创造一个没有偏见的世界，是非常有潜力的。

　　试想一个性别平等的社会：女人不是生孩子、养孩子的工具，男人不是传统思想上的统治者。人们在这个平等的社会中，扮演的角色是和他们的智慧和兴趣一致的，而不是由性别、根深蒂固的狭隘观点驱使的。

　　这样的社会目前还不存在。几年前，Malala Yousafzai这位巴基斯坦的、以争取女性教育而闻名的女子，还因为想要争取自己的教育而几乎失去了生命!她的故事并不特殊，女性为了进入主流的声音，已经奋斗了数百年了。

　　是的，对待性别平等这个问题，部分国家已经比较先进和发达了。但是，即使在最先进的环境中，深刻的偏差还是存在的。那么，有没有什么方法能重新设计一些由结果驱动的社会规范，而不是由固有的人类偏见驱使的社会规范呢?

　　人工智能也许就能打破数千年来的、根深蒂固的社会偏见。现在的技术，可以创造一种使用深度学习和数据驱动的技术，来纠正刻板印象的机制吗?

　　深度学习的软件，试图模仿人脑的大脑活动，在大脑皮层发生思考。这个软件学习识别声音、图像和其他数据。Ray Kurzweil通过软件技术，写了一本名为《如何创造心灵》的书。深度学习的目的是在机器层面重建人类智慧，然而，这种学习的结果取决于软件的训练程度，有偏见的训练会导致偏倚的结果。

　　继续说我们的这个实验，让我们来看看一个简单的工作场所中的例子：在会议室，出现了一些性别歧视的言论。

　　我们想要的结果是：有人举起手来，并阻止这样的言论。在这个简单的例子中，期望的结果在很大程度上取决于两个主要的假设：

　　会议室中至少有一位女性 ;

　　公司的文化氛围是能让她自由地表达她的观点。

　　如果这种情况是由人工智能技术的机器人处理，那么机器人必须对基本假设进行训练。不良的训练会导致不佳的结果。当机器人接收到性别歧视的输入时，它需要了解上下文，运用透视图，然后进行相应的操作。如果机器人没有被编入女性的观点，那么它就没法达到我们预期的结果。

　　技术公司的环境中，人工智能算法经过培训和测试，因为女性任职人数不足，缺乏对这种偏见的认识。计算机专业毕业的女性只有大约16%，再加上那些根深蒂固的文化和工作态度，对偏见的认识就更加不足了。

　　幸运的是，与人类的偏见不同，人工智能的偏差，能通过重新编程机器人的软件来更正。为了排除偏见，这些行为应该根据“平等、公平”的原则来分类。就看我们如何训练和测试我们的数据算法、增加实现这种愿景的可能性了。未来，我们的算法，能在性别和文化的框架中，处理数据、纠正机器人的行为、模仿理想的人类语言和观念!

　　也许在不久的将来，人工智能会成为我们生活中无处不在的东西，深入保健、行为经济学、政治等多种多样的领域。为了达到这样的未来，我们也需要各界人士的帮助，不止是程序员，还有从事医疗保健、人类学、经济学、金融等方面的专业人士。

　　越来越多的人已经意识到：技术对于创造一个没有偏见的世界，是非常有潜力的。正如Malala倡导“女孩应该接受平等的教育”一样，将会有更多的倡导者会为之奋斗，建造一个性别平等的社会。