智能社会语境下的数据治理如何助力性别平等

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万方数据
维普

中文摘要：智能技术广泛应用下,性别歧视开始溢出传统范畴并向线上空间蔓延,广泛存在于人脸识别、搜索推荐、智能招聘、金融授信等场景中.现有治理思路偏重算法规制,靠近技术生命周期末端,事后监管色彩较浓,而数据采集、分类和输入过程中的源头质量问题和隐蔽的权力关系却尚未引起足够重视.弥合"性别数据鸿沟/缺口"或可解决部分问题,但性别数据治理是一个场景颗粒度非常高的综合性工程,有的问题(特别是生理/生物性别领域)可依靠增加女性数据供应来解决,而有的问题(往往是社会性别领域)则恰恰需要降低算法的性别敏感度,取消数据的性别分类,让机器"安能辨我是雄雌".克服算法性别歧视并让人工智能为女性赋能,治理者需要根据实际情况来调整数据治理目标,在"差异平等主义"之下灵活识别哪些领域应该训练机器对性别充分敏感,给出技术的"女性可供性",哪些领域可以通过强制性的技术力量来矫正人为制造和主观上的不平等因素.

作者：

徐偲骕

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作者单位：

上海大学新闻传播学院,上海 200072

上海大学全球人工智能媒体研究院,上海 200072

关键词：

智能社会性别平等性别数据鸿沟数据治理数据女性主义

基金：

国家社会科学基金优秀博士论文出版项目

项目编号：

22FYB052

出版年：

2024

宁夏社会科学

宁夏社会科学院

宁夏社会科学

CSSCICHSSCD北大核心

影响因子：0.37

ISSN：1002-0292

年,卷(期)：2024.(4)