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我觉得自己的观点有点偏离了，因为我试图讨论平等权利，却用了先验的例子。它不仅是数据标注时候的一个倾向，数据本身就有问题。比如，我们的人类文明史、科学史都由男性来书写，带着先天的男性视角。同样，在许多工业设计中，实验数据都是按照男性来设计的，比如驾驶座上的安全带，包括气囊。驾驶气囊的设计高度依赖人体模型的尺寸和结构，实验需要反复调整气囊的尺寸、空间和弹射时机，而使用的模型几乎都是男性的身体结构。而女性模型的使用通常只是简单地缩小了男性模型的尺寸，但这实际上不是我们女性的骨骼结构，生理布局的位置都不一样。他们一直认为男女生理性是用来区别男女最大的一个标准，但是用来真正保护女性的时候，女性就变成小一号的男性了。到了医学上，包括药物实验的时候，同样的女性也是被当作缩小版的男性。早在GPT数据黑盒出现之前，这样的歧视跟偏见就出现了。如果我们拿着这样的数据来训练人工智能，那么在标注或者是权重加进去之前，它得出的结果就已经是错误的。而这个错误通常因为是技术产生的，它有高度理中客的面目，就会显得非常有正当性。就是说，如果是数据给我的结果，那肯定是客观的。一两年前，我曾在一个很知名的高校里面听到一位学子说数据是客观公正的。我当时都惊呆了，因为“数据歧视”这一门课其实在西方国家早已经是非常成熟了。
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