这个数据集由支持性别刻板印象的句子和反对性别刻板印象的句子组成。性能差距反映了算法系统在两个句子组上的表现，并导致性别偏见分数。保安，公司前台99%是男保安，99%是女性朋友。所以有些工作是限制性别的，但不叫性别偏见。总的来说，中国职场的性别偏见消失的越早，证明我们的社会发展的越好，现在能独挡一面的优秀女性越多。这是我们中国实力的象征。
贤人孔子为什么对女人有偏见？
孔子所在时间是春秋时代，春秋是个礼教不兴三观无常的年代，诸侯无纪，宗族无纲，当然也包括当时家庭伦常的无序现象，所以孔子怀抱鸿志想恢复周朝的礼乐之教，他要著手改变的第一步当然就是从家庭伦理开始改变。 所以当孔子与子贡在探讨君子是否有厌恶的事情时，孔子便岀言曰唯女人与小人爲难养也，近之则不逊，远之则怨。
孔子认为社会的乱象是源自家庭秩序的缺乏，才会导致妻妾仆役不懂进退的规矩。孔子説这句话的用意是造成这种女子与小人不逊及怨怼的 不敬心，全是因为家长自身对礼的蔑视所造成，間接影射國家倫理不張是因為君主不行禮樂教化，責任不能在女人及小人身上，因爲在孔子有教无类的教育理念里，没有不能被教化的人，纵使是会近蔑远怨的妻妾及仆役。
Salesforce提出的去性别偏见AI训练方法有何特点？
通过与弗吉尼亚大学的研究人员合作，Salesforce 提出了有助于减轻 AI 性别偏见的新方法。通常情况下，研究人员需要为 AI 模型投喂许多单次来展开训练，但其中不可避免地会掺杂一些或隐性或显性的性别偏见。然后在执行语言翻译或其它预测任务的时候，这些 AI 也会沾染上一些不良习性。双硬去偏器示意有鉴于此，研究团队尝试纠正某些规律性，比如大数据集中的单词频率，以使 AI 在推理前对嵌入的内容进行纯化，抛弃那些带有性别歧视的词汇。
这套方案可以捕获单词的语义句法以及同其它单词的关系，此前已被许多自然语言处理NLP方案所采用，但因不可避免的性别偏见而遭到批评。先前补救方案是在后处理过程中引入几个步骤，以剔除与性别歧视相关的成分，但有效性受到了较大的限制，比如在去偏见操作后又被复原了。双硬去偏器基准测试成绩为此，Salesforce 提出了名叫双硬去偏Double-Hard Debias的新方案，以将嵌入空间转换为表面上无性别的子空间。
然后在执行另一次消除偏见的操作之前，它会沿着这个维度去投射性别成分，以获取修改后的嵌入内容。为评估效果，研究人员针对 WinoBias 数据集开展了测试。该数据集由赞成性别定型和反对性别定型的句子组成，性能差距反映了算法系统是如何在两个句子组上执行并导致性别偏见的得分。tSNE 嵌入投影结果显示，在保留语义信息的同时，双硬去偏方案将使用 GloVe 算法获得的嵌入偏差得分，从 15 分砍半到了 7.7 分。
中国职场的性别偏见消失了吗？
看岗位从改革开放至今，可以看到在一些常规性岗位职场的性别偏见逐渐在变淡其实这问题看国家政府官员就可以看的出来，现在女性政府高官是越来越多的，所以由此可见常规性工作的性别偏见往后发展会逐渐消失在这里，可以有朋友要问了，什么叫非常规性工作呢，比如保安，99%都是男保安吧公司前台，99%都是女性朋友吧所以有的是岗位性质限制了性别，并不是这就叫性别偏见总的来说，中国职场的性别偏见消失的越早，证明我们社会发展的越好，现在有更多优秀的女性可以独当一面这是我们中国强大的象征。
人工智能开始出现性别和种族偏见，我们如何避免？
人工智能中性别和种族歧视的出现与人工智能的本质有关，因为人工智能是人类创造的人工智能。人工智能的数据和经验来自人类，甚至分析判断都是人类给出的。所以人工智能中性别和种族歧视的出现也是来自于人类的生活。那么，人工智能如何摆脱这种歧视呢？这个问题也要从我们人类自身考虑。只有彻底研究人类的这种种族歧视观。看了种族歧视的数据模型和分析模型，就可以赋予人工智能这些，让人工智能识别种族歧视特征，避免种族歧视。目前人工智能还处于初级阶段，没有独立的意识，几乎完全依赖于人类的母亲。所以，归根结底，很多事情还是要靠我们。那么人工智能未来会发展成什么样呢？其实就像一个母亲带着一个孩子，孩子成长为什么样的人，是母亲养育和教导的源泉，所以如果我们希望人工智能在未来成长为什么样的东西，那么我们人类的母亲需要如何培养它。这是一部电影。
