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为什么我们应该专注于女性的AI
一项关于在AI中根深蒂固的性别差异的模拟研究。为什么我们应该专注于AI的女性，首先是迈向数据科学的AI。
来源:走向数据科学故事始于我上周日与女友进行的对话。她对医学研究感兴趣，提到妇女常常被诊断为中风。女性中通常有许多虚假的阴性病例，因为最初的中风研究主要是针对男性受试者进行的。结果，在女性中看到的症状通常与男性观察到的症状不同。
在皮肤癌诊断中也观察到了类似的问题。肤色较深的个体被正确诊断的机会较小。
这样的示例表明，数据收集和研究设计中的偏见如何导致有害结果。我们生活在一个几乎每个域中AI都存在的时代 - 不可避免的是将有偏见的数据馈入这些系统。我什至见证了医生在撰写处方时使用聊天机器人工具作为医疗助手。
从这方面，在不同群体（例如基于性别或种族的人）之间对主题或主题进行了充分研究之前，将其不完整的发现与AI系统的不完整有关，无论是科学和道德上都带来了重大风险。 AI系统不仅倾向于继承现有的人类认知偏见，而且可能会无意中扩大并置于其技术结构中。
在这篇文章中，我将根据自己的个人经验进行案例研究：考虑男女的不同热舒适度，定义办公楼中的最佳温度。
案例研究：热舒适
现在，我们将设计一个仿真实验，以显示性别包容性在定义热舒适以及其他现实世界情景中的重要性。
仿真设置
男性：21–23°C（以22°C为中心）女性：23–25°C（以24°C为中心）
从定义上讲，温度从该范围的中心移动的越远，舒适得分就越降低。