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具有技术偏见的清洁能源与污染能源之间的替代弹性
清洁能源与肮脏能源之间的替代弹性以及技术变革的方向是讨论当今最具挑战性的问题之一——气候变化的核心参数。尽管它们非常重要，但很少有研究对这些关键参数进行实证估计。在本文中，我根据微观数据，结合反映能源总量内技术变革方向的技术参数，估算了清洁能源与肮脏能源之间的替代弹性。我发现替代弹性的估计值在 2 到 3 之间。考虑到相对能源价格的历史变动和高于 1 的估计替代弹性，数据中观察到的技术变革在很大程度上偏向肮脏能源，这验证了定向技术变革的框架。然而，我也发现了一些有启发性的证据表明，近年来，随着相对能源价格的变化和对清洁能源的补贴增加，清洁能源增强技术的增长速度快于肮脏能源增强技术。
3 我用我的小人工智能来观察——酷儿的身体是如何变得肮脏的......
他们的学术文章可能不那么雄心勃勃，并指出与通过看图片推断性取向的人类检测器数据集相比，人工智能在区分男同性恋和异性恋方面更有效率为 81%，在区分女性方面更有效率为 74%。这一说法引发了媒体的强烈抗议，媒体既拒绝了这一说法，也警告不要将人工智能技术武器化，甚至不要尝试这样的实验（Vincent 2017）。一些权威人士对这项实验及其主张表示反对，性别和性权利倡导团体的活动家以及他们自己学科的学者揭穿了他们的实验，指出了他们数据采样的缺陷，揭示了他们分析的偏见，并指出了这项研究中存在的潜在恐同症和异性恋偏见，这项研究因为媒体的夸大报道和学术机构的支持而受到了广泛关注（Levin 2017）。人权运动组织 (HRC) 和同性恋反歧视联盟 (GLAAD) 立即将此称为“垃圾科学”，并提醒我们，“同性恋雷达”的概念以及将人类性行为简化为感知特征的想法既“危险又有缺陷”。HRC 公共教育和研究主任 Ashland Johnson 在一份声明中表示，
