演算法性別歧視

❶ 張曉慧：演算法為大型科技公司操縱消費者創造了更多灰色空間

數字經濟提升經濟效率、改善客戶體驗主要依靠演算法。實踐中，大型 科技 公司的演算法已在很大程度上影響了用戶的消費行為。

10月24日，在第三屆外灘金融峰會上，中國金融四十人論壇資深研究員、清華大學五道口金融學院院長張曉慧認為，對演算法應實施公開透明監管。演算法的復雜性以及演算法使用者的刻意隱瞞，使得絕大多數人無法理解演算法的工作原理，導致作為演算法使用者的大型 科技 公司，特別是那些幾乎控股了所有與個人生活行為相關的數字平台公司得以處於事實上的支配地位，形成「演算法霸權」，從而嚴重危害了演算法相對人，也就是消費者的合法權益。

應該說，演算法已成為大型 科技 公司控制市場的主要工具。張曉慧表示，演算法打著保護競爭優勢和商業秘密的名義，為大型 科技 公司故意隱藏規則、操縱消費者和製造歧視創造了更多的灰色空間。

具體而言，一是通過不公平排名，偏向自家產品或者商業利益夥伴。比如，金融 科技 公司給出的資產配置偏向推薦與其自身利益高度相關的商品，還有些平台會通過特定演算法去過濾質量較差的商品，但自家的商品或服務卻在豁免之列。

二是存在演算法歧視問題，包括價格歧視、身份性別歧視、教育歧視等。「大數據殺熟就是價格歧視的一種表現形式，對不同用戶提供不同的商品定價。」張曉慧認為，相較於傳統歧視行為，演算法歧視往往更難加以約束。「歧視定價只有壟斷企業才能做到，在充分競爭市場上是不會存在的，屬於新型壟斷行為。」她稱。

三是通過誘導性信息與風險隱藏，誘導消費者過度消費和承擔風險。張曉慧介紹，智能演算法往往容易掩蓋金融風險的復雜性，不僅會引導過度消費和負債，還可能在金融投資領域誤導投資者。此外，大型 科技 公司在經營模式和演算法上的趨同，很容易引發羊群效應，導致市場大起大落。尤其是大型 科技 公司的服務對象多為金融專業知識和識別能力均較弱的 社會 公眾，往往更容易引發 社會 群體事件，可能導致系統性金融風險。

鑒於此，張曉慧認為，大型 科技 公司的主要演算法需要實施外部監管和提高透明度。因為演算法若對使用者（平台管理者）不利，他們肯定會馬上作出改變；但若對消費者不利，則只有在被曝光或強制公開透明時，才有可能改正。

這一點已為監管部門充分認識並採取相應措施。9月30日，央行發布《徵信業務管理辦法》，要求徵信公司必須公開個人信用評分演算法模型；《互聯網信息服務演算法推薦管理規定（徵求意見稿）》中，也針對「大數據殺熟」和「演算法歧視」等問題，要求從業者完善演算法管理制度，優化演算法推薦，定期審核和評估演算法模型，加強內容管理，促進演算法應用向上向善。

張曉慧強調，在演算法監管上，必須確立公開透明原則，以保證用戶受到公平對待，對自動化決策要事前做好風險或影響評估，避免演算法濫用帶來的風險。未來還應考慮將演算法納入反壟斷監督。

除了對演算法應實施公開透明監管的建議，外灘峰會上，張曉慧還列名了另外幾項需要高度關注的問題，包括：應平衡兼顧數據治理中的隱私保護與公平利用；對互聯網消費信貸實施跟傳統金融服務一致的監管；以及應防止大型 科技 公司的惡性競爭和跨界控股投資等。

❷ 2021年生孩子清宮表，清宮表2021生男生女圖計算方法

提起2021年生孩子清宮表，大家都知道，有人問清宮表2021生男生女圖計算方法，另外，還有人想問生男生女清宮圖2021年推算表是農歷還是陽歷，你知道這是怎麼回事？其實生男生女清宮圖2021年推算表怎麼算，下面就一起來看看清宮表生男生女圖計算方法，希望能夠幫助到大家！

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年齡看虛歲

幾率是一半一半

不能說不準，也不能說很准，分人。

希望你如願。

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4、年生孩子清宮表:清宮表生男生女圖准確度高嗎？

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7、年生孩子清宮表:年幾月生閨女

年幾月生閨女？現如今，很多人都比較喜歡生個女寶寶，因為女孩比較貼心，是小棉襖般的存在，所以在年備孕的人們，紛紛在查詢年幾月懷孕生女孩。那麼，年容易生女孩的月份是哪個呢？和萬年歷我一起去了解下吧。寶寶

從季節上來說

年的夏季(6~8)月份懷孕容易生女兒。在炎熱的夏季，夫妻雙方的身體抵抗力都很低，夫妻雙方的和質量受到了很大的影響，不是很旺盛，自然抑制了的質量和數量。所以這也就意味著，女性生男孩的概率下降，甚至有可能都比較困難，所以說，從季節上來說每年的夏季(6~8)月份懷孕容易生女兒。

從月份上來

年的11月份懷孕容易生女兒。德國科學家經過調查發現：11月份懷孕的女性，生女孩的可能性更高。因為男性在11月份濃度低較低，生女機會更大。所以如果想要生女孩，在11月份懷孕是的。2020年孕婦清宮表。

從清宮表來說清宮表 2021年正版。

年幾月份懷孕生女兒是因人而異的。清宮表由兩部分構成，橫坐標為懷孕月份，從1月到12月，縱坐標為年齡和女性出生年份，女性出生年份是從-年，女性年齡從18歲到38歲，是以農歷虛齡(即真實年齡加1歲)算，而懷孕月份即是的那個月份。(清宮圖採用虛齡演算法，因為中國人在古代時期是非常講究，尊重母親的。母親懷胎十月，就把在娘胎里的這十個月也算進自己的年齡，以此來感謝母親這十個月為自己所承受的的痛苦。)

舉例說明：備孕准媽媽虛歲25歲，那麼她在年的農歷1、4、5、7、月份，生女孩的可能性比較大，而在剩下的2、3、6、8、9、10、11、12月份則生男孩的幾率更大。寶寶

年容易生女孩的月份是哪個

1、決定寶寶性別的關鍵——男性Y2021年必定生男孩的月份。

要想知道在年裡，哪些月份懷孕容易生女兒，必須先知道生男生女的影響因什麼。我們都知道，一個生命是從開始的，而是由X和Y組成，人類的性別就是由這兩種決定。每個人都有23對，其中一對是決定性別的叫。女性的都是X，而男性有一條是X，另一條是Y，而男女性別的關鍵在於男性的Y。時，如果呈現的是XX，則孩子性別為女孩，如果是XY，孩子性別則為男孩。由此可以看出，決定孩子性別的關鍵是在男Y上。

2、影響Y質量的因素

知道了影響孩子性別的關鍵因男性的Y，而Y的質量也與寶寶性別息息相關。男性的是在上，而的濃度與之形成正比。如果濃度高，則Y就高，生出的男孩幾率就大;反之，濃度低，Y就低，懷女孩的幾率就高。那什麼可以影響男性的質量和濃度呢?

研究表明，男性害怕高溫，在溫度越高的環境下，質量和數量就會下降。所以，如果夫妻選擇在高溫的季節或環境，很可能生下來的女孩子。想要生女孩的朋友，不妨選擇在夏季，成功的幾率也許會更高。如果想生男孩的男性朋友，請避開在夏天，還有前要遠離高溫環境。寶寶

除了氣溫會影響存活率之外，還有個人因素，比如，年紀、習慣等。有數據證明，年紀越大的男性，體內的數量也會隨之下降，繼而影響生男生女。只有在旺盛的情況下，生出的男孩幾率高，但是如果想生女孩的話，也可以選擇晚婚孕育。男性年紀階段是二十五到三十五歲之間，容易成功，且生出的寶寶也會比較健康。經常嗜酒抽煙的男性，質量也欠佳，容易影響幾率，一旦成功，生出的女孩幾率加大。2020年生男生女清宮圖表。

3、結論懷兒子的徵兆驗孕棒。

生男生女清宮圖2021年推算表怎麼算

根據上面的分析可以看出，的數量和質量，是決定男女性別的關鍵，而影響質量的常見因素就是氣溫和年齡，還有一些生活習慣。想要在年生一個屬牛的女寶寶的朋友，不妨選擇在夏天的時候，即(6到8月份期間)這段時間氣溫高，活躍不高，生出的女孩幾率更高。還有，如果是年長的夫妻，也可以選擇在這期間。不過，生男生女都是緣分，到時候如果生出的不是預期的寶寶性別，也請大家不要存在性別歧視。無論男孩女孩，能來到這世界上，與父母間都是一種緣分，ta們都值得被寵愛。

結語：以上是萬年歷我整理的「年幾月懷孕生女孩，年容易生女孩的月份是哪個」內容，希望能夠給大家帶來幫助。

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❸ 學計算機的女生以後好找工作嗎

學計算機的女生以後好找工作嗎？當然好找。不管是女生。還是男生。只要。好好努力學習。肯定能找好的工作。

❹ AI演算法為什麼會存在性別歧視

因為微軟那套演算法就是大量學習人類的對話 以及人工教授

❺ 如何論證：「人工智慧不會引起倫理問題」這句話

人工智慧時代加速到來，演算法決策興起

第三次AI（人工智慧，以下簡稱AI）浪潮已經開啟。在技術層面，有演算法的進步。當1956年人工智慧開始起步的時候，人們更多是在說人工智慧；在第二次浪潮期間，機器學習成為主流；這一次則是深度學習，是能夠自我學習、自我編程的學習演算法，可以用來解決更復雜的任務。此外，計算能力的提升，包括現在的量子計算機，以及越來越普遍的大數據，對人工智慧的作用和價值也非常大，使得更復雜的演算法成為可能。在應用層面，從語音識別、機器翻譯到醫療診斷、自動駕駛，AI應用在不斷加深、不斷成熟，甚至已經開始超越人類，引發人們關於失業的擔憂。同時也讓人們開始期待具有通用智能的終極演算法。在商業層面，面對可預期的好處和利益，國內外主流的互聯網公司如騰訊、谷歌等都開始向AI看齊，AI領域的創業和投資在如火如荼地進行著。全球已經有超過1000家AI公司，市場規模增長空間是非常大的，未來八年內將超過350億美元。
在此背景下，各種互聯網服務中越來越多地看到人工智慧的影子，人們日益生活在演算法之下，演算法決策開始介入甚至主導越來越多的人類社會事務。比如，人們在互聯網上獲取的內容，諸如新聞、音樂、視頻、廣告等等，以及購買的商品，很多都是推薦引擎個性化推薦給用戶的，而不是有人在背後決策。再比如，在金融領域，演算法可以決定是否給某個用戶發放貸款，以及具體的貸款額度。此外，一家美國投資公司早在幾年前就開始研發管理公司的AI系統，招聘、投資、重大決策等公司事務都由這個AI系統來管理並決策。也許在未來，一家公司的成功不再主要依賴於擁有像喬布斯那樣偉大的CEO，而是一個足夠智能足夠強大的AI系統。更有甚者，英國、歐盟等都在大力推動人工智慧技術在政務和民生方面的更深應用，政府服務不僅是數字化，而且是智能化。
人工智慧倫理問題日益凸顯
人工智慧的持續進步和廣泛應用帶來的好處將是巨大的。但是，為了讓AI真正有益於人類社會，我們也不能忽視AI背後的倫理問題。
第一個是演算法歧視。可能人們會說，演算法是一種數學表達，是很客觀的，不像人類那樣有各種偏見、情緒，容易受外部因素影響，怎麼會產生歧視呢？之前的一些研究表明，法官在餓著肚子的時候，傾向於對犯罪人比較嚴厲，判刑也比較重，所以人們常說，正義取決於法官有沒有吃早餐。演算法也正在帶來類似的歧視問題。比如，一些圖像識別軟體之前還將黑人錯誤地標記為「黑猩猩」或者「猿猴」。此外，2016年3月，微軟公司在美國的Twitter上上線的聊天機器人Tay在與網民互動過程中，成為了一個集性別歧視、種族歧視等於一身的「不良少女」。隨著演算法決策越來越多，類似的歧視也會越來越多。而且，演算法歧視會帶來危害。一方面，如果將演算法應用在犯罪評估、信用貸款、僱傭評估等關切人身利益的場合，一旦產生歧視，必然危害個人權益。另一方面，深度學習是一個典型的「黑箱」演算法，連設計者可能都不知道演算法如何決策，要在系統中發現有沒有存在歧視和歧視根源，在技術上是比較困難的。
為什麼演算法並不客觀，可能暗藏歧視？演算法決策在很多時候其實就是一種預測，用過去的數據預測未來的趨勢。演算法模型和數據輸入決定著預測的結果。因此，這兩個要素也就成為演算法歧視的主要來源。一方面，演算法在本質上是「以數學方式或者計算機代碼表達的意見」，包括其設計、目的、成功標准、數據使用等等都是設計者、開發者的主觀選擇，設計者和開發者可能將自己所懷抱的偏見嵌入演算法系統。另一方面，數據的有效性、准確性，也會影響整個演算法決策和預測的准確性。比如，數據是社會現實的反映，訓練數據本身可能是歧視性的，用這樣的數據訓練出來的AI系統自然也會帶上歧視的影子；再比如，數據可能是不正確、不完整或者過時的，帶來所謂的「垃圾進，垃圾出」的現象；更進一步，如果一個AI系統依賴多數學習，自然不能兼容少數族裔的利益。此外，演算法歧視可能是具有自我學習和適應能力的演算法在交互過程中習得的，AI系統在與現實世界交互過程中，可能沒法區別什麼是歧視，什麼不是歧視。
更進一步，演算法傾向於將歧視固化或者放大，使歧視自我長存於整個演算法裡面。演算法決策是在用過去預測未來，而過去的歧視可能會在演算法中得到鞏固並在未來得到加強，因為錯誤的輸入形成的錯誤輸出作為反饋，進一步加深了錯誤。最終，演算法決策不僅僅會將過去的歧視做法代碼化，而且會創造自己的現實，形成一個「自我實現的歧視性反饋循環」。包括預測性警務、犯罪風險評估、信用評估等都存在類似問題。歸根到底，演算法決策其實缺乏對未來的想像力，而人類社會的進步需要這樣的想像力。
第二個是隱私憂慮。很多AI系統，包括深度學習，都是大數據學習，需要大量的數據來訓練學習演算法。數據已經成了AI時代的「新石油」。這帶來新的隱私憂慮。一方面，如果在深度學習過程中使用大量的敏感數據，這些數據可能會在後續被披露出去，對個人的隱私會產生影響。所以國外的AI研究人員已經在提倡如何在深度學習過程中保護個人隱私。另一方面，考慮到各種服務之間大量交易數據，數據流動不斷頻繁，數據成為新的流通物，可能削弱個人對其個人數據的控制和管理。當然，現在已經有一些可以利用的工具來在AI時代加強隱私保護，諸如經規劃的隱私、默認的隱私、個人數據管理工具、匿名化、假名化、差別化隱私、決策矩陣等等都是在不斷發展和完善的一些標准，值得在深度學習和AI產品設計中提倡。
第三個是責任與安全。霍金、施密特等之前都警惕強人工智慧或者超人工智慧可能威脅人類生存。但在具體層面，AI安全包括行為安全和人類控制。從阿西莫夫提出的機器人三定律到2017年阿西洛馬會議提出的23條人工智慧原則，AI安全始終是人們關注的一個重點，美國、英國、歐盟等都在著力推進對自動駕駛汽車、智能機器人的安全監管。此外，安全往往與責任相伴。如果自動駕駛汽車、智能機器人造成人身、財產損害，誰來承擔責任？如果按照現有的法律責任規則，因為系統是自主性很強的，它的開發者是難以預測的，包括黑箱的存在，很難解釋事故的原因，未來可能會產生責任鴻溝
第四個是機器人權利，即如何界定AI的人道主義待遇。隨著自主智能機器人越來越強大，那麼它們在人類社會到底應該扮演什麼樣的角色呢？自主智能機器人到底在法律上是什麼？自然人？法人？動物？物？我們可以虐待、折磨或者殺死機器人嗎？歐盟已經在考慮要不要賦予智能機器人「電子人」的法律人格，具有權利義務並對其行為負責。這個問題未來值得更多探討。此外，越來越多的教育類、護理類、服務類的機器人在看護孩子、老人和病人，這些交互會對人的行為產生什麼樣的影響，需要得到進一步研究。
構建演算法治理的內外部約束機制
一是合倫理的AI設計，即要將人類社會的法律、道德等規范和價值嵌入AI系統。這主要是電氣和電子工程師協會、英國等在提倡。可以分三步來實現。第一步是發現需要嵌入AI系統的規范和價值，存在道德過載和價值位階的問題，即哪些價值優先，哪些價值在後。第二步是將所發現的規范和價值加入AI系統，需要方法論，有自上而下和自下而上兩種路徑。第三步是對已經嵌入AI系統的規范和價值進行評估，看其是否和人類社會的相一致。一方面是使用者評估，需要建立對AI的信任，比如當AI系統的行為超出預期時，要向用戶解釋為什麼這么做。另一方面是主管部門、行業組織等第三方評估，需要界定價值一致性和相符性標准，以及AI可信賴標准。
但是需要解決兩個困境。其一是倫理困境。比如，在來不及剎車的情況下，如果自動駕駛汽車往前開就會把三個闖紅燈的人撞死，但如果轉向就會碰到障礙物使車上的五個人死亡。此時，車輛應當如何選擇？在面對類似電車困境的問題時，功利主義和絕對主義會給出不同的道德選擇，這種沖突在人類社會都是沒有解決的，在自動化的場景下也會遇到這樣的問題
其二是價值對接的問題。現在的很多機器人都是單一目的的，掃地機器人就會一心一意地掃地，服務機器人就會一心一意給你去拿咖啡，諸如此類。但機器人的行為真的是我們人類想要的嗎？這就產生了價值對接問題。就像Midas國王想要點石成金的技術，結果當他擁有這個法寶的時候，他碰到的所有東西包括食物都會變成金子，最後卻被活活餓死。為什麼呢？因為這個法寶並沒有理解Midas國王的真正意圖，那麼機器人會不會給我們人類帶來類似的情況呢？這個問題值得深思。所以有人提出來兼容人類的AI，包括三項原則，一是利他主義，即機器人的唯一目標是最大化人類價值的實現；二是不確定性，即機器人一開始不確定人類價值是什麼；三是考慮人類，即人類行為提供了關於人類價值的信息，從而幫助機器人確定什麼是人類所希望的價值。
二是在AI研發中貫徹倫理原則。一方面，針對AI研發活動，AI研發人員需要遵守一些基本的倫理准則，包括有益性、不作惡、包容性的設計、多樣性、透明性，以及隱私的保護，等等。另一方面，需要建立AI倫理審查制度，倫理審查應當是跨學科的，多樣性的，對AI技術和產品的倫理影響進行評估並提出建議。
三是對演算法進行必要的監管，避免演算法作惡。現在的演算法確實是越來越復雜，包括決策的影響都是越來越重大，未來可能需要對演算法進行監管。可能的監管措施包括標准制定，涉及分類、性能標准、設計標准、責任標准等等；透明性方面，包括演算法自身的代碼透明性，以及演算法決策透明性，國外現在已經有OpenAI等一些人工智慧開源運動。此外，還有審批制度，比如對於自動駕駛汽車、智能機器人等採用的演算法，未來可能需要監管部門進行事先審批，如果沒有經過審批就不能向市場推出。
四是針對演算法決策和歧視，以及造成的人身財產損害，需要提供法律救濟。對於演算法決策，一方面需要確保透明性，如果用自動化的手段進行決策決定，則需要告知用戶，用戶有知情權，並且在必要時需要向用戶提供一定的解釋；另一方面需要提供申訴的機制。對於機器人造成的人身財產損害，一方面，無辜的受害人應該得到救助；另一方面，對於自動駕駛汽車、智能機器人等帶來的責任挑戰，嚴格責任、差別化責任、強制保險和賠償基金、智能機器人法律人格等都是可以考慮的救濟措施。
在今天這個人工智慧快速發展，人類在諸如圍棋、圖像識別、語音識別等等領域開始落後於人工智慧的時代，對人工智慧進行倫理測試同樣重要，包括道德代碼、隱私、正義、有益性、安全、責任等等，都是十分重要的。現在的AI界更多是工程師在參與，缺乏哲學、倫理學、法學等其他社會學科的參與，未來這樣跨學科的AI倫理測試需要加強研究。因為在某種意義上我們已經不是在製造一個被動的簡單工具，而是在設計像人一樣具有感知、認知、決策等能力的事物，你可以稱其為「更復雜的工具」，但不可否認，我們需要確保這樣的復雜工具進入人類社會以後和人類的價值規范及需求相一致。

❻ 為什麼機器人會有性別歧視

雖然其演算法仍基於性別產生配對，但忽略了某些潛在的關聯——即某些詞被視為更男性化或女性化。他們認為這種方法或許能通過「詞向量」技術改進機器學習，在保持有用關聯的同時擺脫單詞固有的偏見。
當這種技術被打算作為一種不偏不倚的方法對數據進行分類，而不考慮性別或種族偏見時，這種技術可能會有問題。

❼ 女生學工科怎麼樣，就業存在性別歧視嗎新能源和自動化建議哪一個

有一些專業就業可能確實不要女生，比如熱動、機械、土木之類的，因為就業之後是高強度工作，不適合女生。其他的專業就不一定了，尤其是偏軟體的專業。我記得哈工大有類似生醫專業的老師，做心血管系統疾病檢測什麼的，主要是演算法，像這個方向對女生來說就不存在性別限制了。除此以外，包含導航方面的一些專業，也不會對女生有性別歧視。其實上了哈工大這樣的學校，本科畢業之後大部分都是繼續深造，讀完研究生或者博士之後，在某一方向達到一定研究水平，去公司、高校或者研究所工作也是水到渠成的事情，未必就會遇上就業歧視。總體來說，女生在工科學習上不會比男生差，主要還是看個人興趣吧，讀不喜歡的專業確實很痛苦。不過學習工科對女生來說，可能壓力比經管之類的要大很多，做實驗什麼的還是很耗體力的。進了學校之後，工科女生也比較樸素，可能沒有那麼多精力放在除學習以外的其他事情上。哈工大是很好的學校，在工科方面很強，C9也是一大優勢，進去之後會有很多機會，建議能把握還是把握吧。

❽ 如何消除演算法中的性別歧視

我們這個世界是有很多的物種組成的，在這其中也包括我們人類。而人類則是分為男人和女人，但是相比較來看男人的力量比女生要強大，可承受的抗擊能力也比女人強上很多。所以，在這個世界上是存在著性別的歧視的。因為女人普遍要弱於男人，所以社會上會認為男人生來就是比女人強。在演算法中也存在著一定的性別歧視。

消除性別歧視應該有科學的方法和實際上的行動。應該制定一個完整而又有規律的實施方案。應該多在生活中思考一下各有的優點以及對方的缺點。要把缺點和優點綜合起來，客觀的評價一個人。不能把那種帶有歧視的觀念帶到生活當中去。性別歧視本身就是不對的，是一種錯誤的思想，應該摒棄的。要在心中時刻都保持著這樣的一種想法。在演算法當中應當客觀的去評價一個人，而不是單從性別上去評判。