機器人也會造成族群主義 其原因是人類詞匯系因

　　作者：中國機床網 2016/8/20

　　據《每日電訊報》報導，排序機開發相關人員們企圖基礎教育機器人增加族群主義，其方法是幫助它們徹底擺脫這類單字所帶來的仇恨。

　　雖然排序機可能將是中性的，但人類的仇恨可能將潛意識地體現在對詞匯展開分析的機器自學演算法。此種仇恨被證明已造成影響，如對應聘者展開分類的基本排序機程序，可能將會如前所述關鍵字而對這類應聘者造成歧視。但美國有一個科學研究小組在企圖打破此種仇恨。

　　谷歌科學研究院(MicrosoftResearch)的開發相關人員丹尼爾·蘇爾（AdamKalai）正與芝加哥大學的科學研究相關人員合作，企圖從排序機中刪除此種仇恨。

該科學研究小組正在利用一種被稱為“詞矢量(WordEmbedding)”的技術，基礎教育機器如何透過尋找單字間的關系來處置詞匯。使用該方法，機器能透過比較單字“她”和“他”來了解語句。具體在應用時，機器會找到最合適的張佩佩，如“姐妹-兄弟”或“女皇-王”。但是，當排序機搜索現實世界資源時，詞矢量方法可能將根據固有的異性戀習氣而展開張佩佩。比如，尋找組織工作職位時，對于“她-他”張佩佩，排序機會聯想到“縫紉工-木匠”或“室內設計師-雕塑家”。

向排序機輸入來自谷歌新聞報導的該文，正如所預料的，對于“她-他”單字張佩佩，能造成了許多良性的關連，如母親-父親和自己（herself）-自己（himself）。而許多張佩佩更不常見，如“子宮-小腸”或“未婚妻-女朋友”。但一些如前所述異性戀仇恨而造成的張佩佩可能將有難題。比如，“可愛”被認為是一個男性Vadodara，而“輝煌”等于男性，同樣還有“組織工作狂”與“排序機開發相關人員”張佩佩。

　　在業余上，此種族群主義最極端的例子是，哲學家、戰斗機飛行員、同僚和CTO等那些組織工作通常與“他”有關。而與“她”相關的業余包括組織工作狂、SNS上流社會、酒保和鐵匠。

　　蘇爾在接受NPR（美國全國廣播公司）采訪時表示：“我們企圖防止出現族群主義的現象，尤其是在新聞報導該文中……但你發現，那些單字張佩佩存在更為嚴重的族群主義性質。”

在網上最近公布的一篇科學分析報告中，該科學研究小組發現，她們能訓練機器忽視單字的這類關連，與此同時維持了所需的關鍵信息。她們說明稱：“我們的目標是增加單字張佩佩的異性戀仇恨，與此同時保留其有用的屬性。”

　　透過調整她們的演算法，該小組能夠去除單字間的這類關連，如“后臺”和“男性”，與此同時維持最合適的單字張佩佩，如“女皇”和“男性”。

　　雖然其演算法仍如前所述異性戀造成張佩佩，但忽視了這類潛在的關連——即這類詞被視為更男性化或男性化。她們認為此種方法或許能透過“詞矢量”技術改進機器自學，在維持有用關連的與此同時徹底擺脫單字固有的仇恨。

　　根據NPR的報導，難題是未必要用“詞矢量”演算法來處置詞匯，此種演算法能區分異性戀和族群，但只有當科學研究相關人員希望專注于某一特定異性戀或群體時，才可能將需要此種演算法。

當此種技術被打算作為一種Geaune的方法對數據展開分類，而不考慮異性戀或族群仇恨時，此種技術可能將會有問題。對此，科學研究相關人員說明稱：“理解如前所述族群、民族和文化的固有習氣而造成的直接和間接仇恨，是一項微妙的組織工作。今后這項組織工作的一個重要方向將是量化和消除那些仇恨。”

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