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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，
我用适当的形式（一般现在时）填空……
1. 我们的主要能源------（是）史前起源的化石燃料。 2. Helen 和她的朋友------（不）购物。 3. 校长和教职员工-------（去）开会。 4. 在炎热的天气里，蔬菜-------（是）比米饭更好的食物。 5. 我们中央预算的 50%--------（用于）国防。 6. Suresh 或 Joseph------（可能）被选为今年的学生会主席。 7. Kumar 和他的兄弟--------（没有）资格参加期末考试。 8. 一台电动计算机------（可以快速解决）难题。 9. 许多大学----（没有）在语言实验室里配备计算机。 10. 司机和售票员-------因事故被捕。
