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对于AI系统的技术公司和开发人员，以减轻AI开发周期中的性别偏见，他们必须专注于收集和策划多样化和包容性培训数据集。这涉及有意纳入各种各样的性别代表和观点来抵消刻板印象的叙事。使用偏差检测工具对于确定这些数据集中的性别偏见至关重要，使开发人员能够通过数据增强和对抗性培训等方法解决这些问题。此外，通过详细的文档和有关用于缓解偏差的方法和培训数据组成的方法的透明度至关重要。这强调了在人工智能发展的基础上嵌入公平和包容性的重要性，利用技术和对多样性的承诺对制作模型的承诺，从而更好地反映人类性别认同的复杂性。
具有挑战性的系统偏见
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