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随着使用机器学习技术的应用程序的传播，人们越来越关注此类应用程序在道德和社会层面上可能造成的后果。人工智能无疑是一个充满巨大挑战的领域，但也是一个与对人们的权利和自由的影响有关的问题的领域。由于我们的目标是开发值得信赖的人工智能，因此从性别、种族、个人和社会发展的角度对人工智能工具、算法和技术进行分析是恰当的。特别是，欧盟委员会的《值得信赖的人工智能伦理指南》1 列出了人工智能系统为值得信赖应满足的七个关键要求：人类代理和监督、技术稳健性和安全性、隐私和数据治理、透明度、多样性、非歧视和公平、社会和环境福祉、问责制。让我们考虑一下性别层面，这并未明确包含在欧盟委员会指南中。为了在创新内容中构建性别创新，以“利用性别、性别和交叉分析的创造力进行创新和发现”，正如该领域最杰出的专家 Londa Schiebinger 所言[1]2，必须从根本上改变假设，并针对发现的创新提出新的科学问题[2]。在解决人工智能领域性别创新问题时，我们必须
性别知识与人工智能
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