算法性别歧视

❶ 张晓慧：算法为大型科技公司操纵消费者创造了更多灰色空间

数字经济提升经济效率、改善客户体验主要依靠算法。实践中，大型 科技 公司的算法已在很大程度上影响了用户的消费行为。

10月24日，在第三届外滩金融峰会上，中国金融四十人论坛资深研究员、清华大学五道口金融学院院长张晓慧认为，对算法应实施公开透明监管。算法的复杂性以及算法使用者的刻意隐瞒，使得绝大多数人无法理解算法的工作原理，导致作为算法使用者的大型 科技 公司，特别是那些几乎控股了所有与个人生活行为相关的数字平台公司得以处于事实上的支配地位，形成“算法霸权”，从而严重危害了算法相对人，也就是消费者的合法权益。

应该说，算法已成为大型 科技 公司控制市场的主要工具。张晓慧表示，算法打着保护竞争优势和商业秘密的名义，为大型 科技 公司故意隐藏规则、操纵消费者和制造歧视创造了更多的灰色空间。

具体而言，一是通过不公平排名，偏向自家产品或者商业利益伙伴。比如，金融 科技 公司给出的资产配置偏向推荐与其自身利益高度相关的商品，还有些平台会通过特定算法去过滤质量较差的商品，但自家的商品或服务却在豁免之列。

二是存在算法歧视问题，包括价格歧视、身份性别歧视、教育歧视等。“大数据杀熟就是价格歧视的一种表现形式，对不同用户提供不同的商品定价。”张晓慧认为，相较于传统歧视行为，算法歧视往往更难加以约束。“歧视定价只有垄断企业才能做到，在充分竞争市场上是不会存在的，属于新型垄断行为。”她称。

三是通过诱导性信息与风险隐藏，诱导消费者过度消费和承担风险。张晓慧介绍，智能算法往往容易掩盖金融风险的复杂性，不仅会引导过度消费和负债，还可能在金融投资领域误导投资者。此外，大型 科技 公司在经营模式和算法上的趋同，很容易引发羊群效应，导致市场大起大落。尤其是大型 科技 公司的服务对象多为金融专业知识和识别能力均较弱的 社会 公众，往往更容易引发 社会 群体事件，可能导致系统性金融风险。

鉴于此，张晓慧认为，大型 科技 公司的主要算法需要实施外部监管和提高透明度。因为算法若对使用者（平台管理者）不利，他们肯定会马上作出改变；但若对消费者不利，则只有在被曝光或强制公开透明时，才有可能改正。

这一点已为监管部门充分认识并采取相应措施。9月30日，央行发布《征信业务管理办法》，要求征信公司必须公开个人信用评分算法模型；《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》中，也针对“大数据杀熟”和“算法歧视”等问题，要求从业者完善算法管理制度，优化算法推荐，定期审核和评估算法模型，加强内容管理，促进算法应用向上向善。

张晓慧强调，在算法监管上，必须确立公开透明原则，以保证用户受到公平对待，对自动化决策要事前做好风险或影响评估，避免算法滥用带来的风险。未来还应考虑将算法纳入反垄断监督。

除了对算法应实施公开透明监管的建议，外滩峰会上，张晓慧还列名了另外几项需要高度关注的问题，包括：应平衡兼顾数据治理中的隐私保护与公平利用；对互联网消费信贷实施跟传统金融服务一致的监管；以及应防止大型 科技 公司的恶性竞争和跨界控股投资等。

❷ 2021年生孩子清宫表，清宫表2021生男生女图计算方法

提起2021年生孩子清宫表，大家都知道，有人问清宫表2021生男生女图计算方法，另外，还有人想问生男生女清宫图2021年推算表是农历还是阳历，你知道这是怎么回事？其实生男生女清宫图2021年推算表怎么算，下面就一起来看看清宫表生男生女图计算方法，希望能够帮助到大家！

2021年生孩子清宫表

1、年生孩子清宫表:清宫表生男生女图计算方法

2、年生孩子清宫表:生男生女清宫图年推算表是农历还是阳历

清宫表是以农历算的2021年怀孕清宫表。

怀孕月份看农历2021年最准清宫图。

年龄看虚岁

几率是一半一半

不能说不准，也不能说很准，分人。

希望你如愿。

3、年生孩子清宫表:生男生女清宫图年推算表怎么算

4、年生孩子清宫表:清宫表生男生女图准确度高吗？

算法不具备真实性九个最准怀男孩征兆。

5、年生孩子清宫表:清宫图年生男生女表怎么算

6、年生孩子清宫表:清宫表生男生女图准确性是多少

7、年生孩子清宫表:年几月生闺女

年几月生闺女？现如今，很多人都比较喜欢生个女宝宝，因为女孩比较贴心，是小棉袄般的存在，所以在年备孕的人们，纷纷在查询年几月怀孕生女孩。那么，年容易生女孩的月份是哪个呢？和万年历我一起去了解下吧。宝宝

从季节上来说

年的夏季(6~8)月份怀孕容易生女儿。在炎热的夏季，夫妻双方的身体抵抗力都很低，夫妻双方的和质量受到了很大的影响，不是很旺盛，自然抑制了的质量和数量。所以这也就意味着，女性生男孩的概率下降，甚至有可能都比较困难，所以说，从季节上来说每年的夏季(6~8)月份怀孕容易生女儿。

从月份上来

年的11月份怀孕容易生女儿。德国科学家经过调查发现：11月份怀孕的女性，生女孩的可能性更高。因为男性在11月份浓度低较低，生女机会更大。所以如果想要生女孩，在11月份怀孕是的。2020年孕妇清宫表。

从清宫表来说清宫表 2021年正版。

年几月份怀孕生女儿是因人而异的。清宫表由两部分构成，横坐标为怀孕月份，从1月到12月，纵坐标为年龄和女性出生年份，女性出生年份是从-年，女性年龄从18岁到38岁，是以农历虚龄(即真实年龄加1岁)算，而怀孕月份即是的那个月份。(清宫图采用虚龄算法，因为中国人在古代时期是非常讲究，尊重母亲的。母亲怀胎十月，就把在娘胎里的这十个月也算进自己的年龄，以此来感谢母亲这十个月为自己所承受的的痛苦。)

举例说明：备孕准妈妈虚岁25岁，那么她在年的农历1、4、5、7、月份，生女孩的可能性比较大，而在剩下的2、3、6、8、9、10、11、12月份则生男孩的几率更大。宝宝

年容易生女孩的月份是哪个

1、决定宝宝性别的关键——男性Y2021年必定生男孩的月份。

要想知道在年里，哪些月份怀孕容易生女儿，必须先知道生男生女的影响因什么。我们都知道，一个生命是从开始的，而是由X和Y组成，人类的性别就是由这两种决定。每个人都有23对，其中一对是决定性别的叫。女性的都是X，而男性有一条是X，另一条是Y，而男女性别的关键在于男性的Y。时，如果呈现的是XX，则孩子性别为女孩，如果是XY，孩子性别则为男孩。由此可以看出，决定孩子性别的关键是在男Y上。

2、影响Y质量的因素

知道了影响孩子性别的关键因男性的Y，而Y的质量也与宝宝性别息息相关。男性的是在上，而的浓度与之形成正比。如果浓度高，则Y就高，生出的男孩几率就大;反之，浓度低，Y就低，怀女孩的几率就高。那什么可以影响男性的质量和浓度呢?

研究表明，男性害怕高温，在温度越高的环境下，质量和数量就会下降。所以，如果夫妻选择在高温的季节或环境，很可能生下来的女孩子。想要生女孩的朋友，不妨选择在夏季，成功的几率也许会更高。如果想生男孩的男性朋友，请避开在夏天，还有前要远离高温环境。宝宝

除了气温会影响存活率之外，还有个人因素，比如，年纪、习惯等。有数据证明，年纪越大的男性，体内的数量也会随之下降，继而影响生男生女。只有在旺盛的情况下，生出的男孩几率高，但是如果想生女孩的话，也可以选择晚婚孕育。男性年纪阶段是二十五到三十五岁之间，容易成功，且生出的宝宝也会比较健康。经常嗜酒抽烟的男性，质量也欠佳，容易影响几率，一旦成功，生出的女孩几率加大。2020年生男生女清宫图表。

3、结论怀儿子的征兆验孕棒。

生男生女清宫图2021年推算表怎么算

根据上面的分析可以看出，的数量和质量，是决定男女性别的关键，而影响质量的常见因素就是气温和年龄，还有一些生活习惯。想要在年生一个属牛的女宝宝的朋友，不妨选择在夏天的时候，即(6到8月份期间)这段时间气温高，活跃不高，生出的女孩几率更高。还有，如果是年长的夫妻，也可以选择在这期间。不过，生男生女都是缘分，到时候如果生出的不是预期的宝宝性别，也请大家不要存在性别歧视。无论男孩女孩，能来到这世界上，与父母间都是一种缘分，ta们都值得被宠爱。

结语：以上是万年历我整理的“年几月怀孕生女孩，年容易生女孩的月份是哪个”内容，希望能够给大家带来帮助。

以上就是与清宫表生男生女图计算方关内容，是关于清宫表2021生男生女图计算方法的分享。看完2021年生孩子清宫表后，希望这对大家有所帮助！

❸ 学计算机的女生以后好找工作吗

学计算机的女生以后好找工作吗？当然好找。不管是女生。还是男生。只要。好好努力学习。肯定能找好的工作。

❹ AI算法为什么会存在性别歧视

因为微软那套算法就是大量学习人类的对话 以及人工教授

❺ 如何论证：“人工智能不会引起伦理问题”这句话

人工智能时代加速到来，算法决策兴起

第三次AI（人工智能，以下简称AI）浪潮已经开启。在技术层面，有算法的进步。当1956年人工智能开始起步的时候，人们更多是在说人工智能；在第二次浪潮期间，机器学习成为主流；这一次则是深度学习，是能够自我学习、自我编程的学习算法，可以用来解决更复杂的任务。此外，计算能力的提升，包括现在的量子计算机，以及越来越普遍的大数据，对人工智能的作用和价值也非常大，使得更复杂的算法成为可能。在应用层面，从语音识别、机器翻译到医疗诊断、自动驾驶，AI应用在不断加深、不断成熟，甚至已经开始超越人类，引发人们关于失业的担忧。同时也让人们开始期待具有通用智能的终极算法。在商业层面，面对可预期的好处和利益，国内外主流的互联网公司如腾讯、谷歌等都开始向AI看齐，AI领域的创业和投资在如火如荼地进行着。全球已经有超过1000家AI公司，市场规模增长空间是非常大的，未来八年内将超过350亿美元。
在此背景下，各种互联网服务中越来越多地看到人工智能的影子，人们日益生活在算法之下，算法决策开始介入甚至主导越来越多的人类社会事务。比如，人们在互联网上获取的内容，诸如新闻、音乐、视频、广告等等，以及购买的商品，很多都是推荐引擎个性化推荐给用户的，而不是有人在背后决策。再比如，在金融领域，算法可以决定是否给某个用户发放贷款，以及具体的贷款额度。此外，一家美国投资公司早在几年前就开始研发管理公司的AI系统，招聘、投资、重大决策等公司事务都由这个AI系统来管理并决策。也许在未来，一家公司的成功不再主要依赖于拥有像乔布斯那样伟大的CEO，而是一个足够智能足够强大的AI系统。更有甚者，英国、欧盟等都在大力推动人工智能技术在政务和民生方面的更深应用，政府服务不仅是数字化，而且是智能化。
人工智能伦理问题日益凸显
人工智能的持续进步和广泛应用带来的好处将是巨大的。但是，为了让AI真正有益于人类社会，我们也不能忽视AI背后的伦理问题。
第一个是算法歧视。可能人们会说，算法是一种数学表达，是很客观的，不像人类那样有各种偏见、情绪，容易受外部因素影响，怎么会产生歧视呢？之前的一些研究表明，法官在饿着肚子的时候，倾向于对犯罪人比较严厉，判刑也比较重，所以人们常说，正义取决于法官有没有吃早餐。算法也正在带来类似的歧视问题。比如，一些图像识别软件之前还将黑人错误地标记为“黑猩猩”或者“猿猴”。此外，2016年3月，微软公司在美国的Twitter上上线的聊天机器人Tay在与网民互动过程中，成为了一个集性别歧视、种族歧视等于一身的“不良少女”。随着算法决策越来越多，类似的歧视也会越来越多。而且，算法歧视会带来危害。一方面，如果将算法应用在犯罪评估、信用贷款、雇佣评估等关切人身利益的场合，一旦产生歧视，必然危害个人权益。另一方面，深度学习是一个典型的“黑箱”算法，连设计者可能都不知道算法如何决策，要在系统中发现有没有存在歧视和歧视根源，在技术上是比较困难的。
为什么算法并不客观，可能暗藏歧视？算法决策在很多时候其实就是一种预测，用过去的数据预测未来的趋势。算法模型和数据输入决定着预测的结果。因此，这两个要素也就成为算法歧视的主要来源。一方面，算法在本质上是“以数学方式或者计算机代码表达的意见”，包括其设计、目的、成功标准、数据使用等等都是设计者、开发者的主观选择，设计者和开发者可能将自己所怀抱的偏见嵌入算法系统。另一方面，数据的有效性、准确性，也会影响整个算法决策和预测的准确性。比如，数据是社会现实的反映，训练数据本身可能是歧视性的，用这样的数据训练出来的AI系统自然也会带上歧视的影子；再比如，数据可能是不正确、不完整或者过时的，带来所谓的“垃圾进，垃圾出”的现象；更进一步，如果一个AI系统依赖多数学习，自然不能兼容少数族裔的利益。此外，算法歧视可能是具有自我学习和适应能力的算法在交互过程中习得的，AI系统在与现实世界交互过程中，可能没法区别什么是歧视，什么不是歧视。
更进一步，算法倾向于将歧视固化或者放大，使歧视自我长存于整个算法里面。算法决策是在用过去预测未来，而过去的歧视可能会在算法中得到巩固并在未来得到加强，因为错误的输入形成的错误输出作为反馈，进一步加深了错误。最终，算法决策不仅仅会将过去的歧视做法代码化，而且会创造自己的现实，形成一个“自我实现的歧视性反馈循环”。包括预测性警务、犯罪风险评估、信用评估等都存在类似问题。归根到底，算法决策其实缺乏对未来的想象力，而人类社会的进步需要这样的想象力。
第二个是隐私忧虑。很多AI系统，包括深度学习，都是大数据学习，需要大量的数据来训练学习算法。数据已经成了AI时代的“新石油”。这带来新的隐私忧虑。一方面，如果在深度学习过程中使用大量的敏感数据，这些数据可能会在后续被披露出去，对个人的隐私会产生影响。所以国外的AI研究人员已经在提倡如何在深度学习过程中保护个人隐私。另一方面，考虑到各种服务之间大量交易数据，数据流动不断频繁，数据成为新的流通物，可能削弱个人对其个人数据的控制和管理。当然，现在已经有一些可以利用的工具来在AI时代加强隐私保护，诸如经规划的隐私、默认的隐私、个人数据管理工具、匿名化、假名化、差别化隐私、决策矩阵等等都是在不断发展和完善的一些标准，值得在深度学习和AI产品设计中提倡。
第三个是责任与安全。霍金、施密特等之前都警惕强人工智能或者超人工智能可能威胁人类生存。但在具体层面，AI安全包括行为安全和人类控制。从阿西莫夫提出的机器人三定律到2017年阿西洛马会议提出的23条人工智能原则，AI安全始终是人们关注的一个重点，美国、英国、欧盟等都在着力推进对自动驾驶汽车、智能机器人的安全监管。此外，安全往往与责任相伴。如果自动驾驶汽车、智能机器人造成人身、财产损害，谁来承担责任？如果按照现有的法律责任规则，因为系统是自主性很强的，它的开发者是难以预测的，包括黑箱的存在，很难解释事故的原因，未来可能会产生责任鸿沟
第四个是机器人权利，即如何界定AI的人道主义待遇。随着自主智能机器人越来越强大，那么它们在人类社会到底应该扮演什么样的角色呢？自主智能机器人到底在法律上是什么？自然人？法人？动物？物？我们可以虐待、折磨或者杀死机器人吗？欧盟已经在考虑要不要赋予智能机器人“电子人”的法律人格，具有权利义务并对其行为负责。这个问题未来值得更多探讨。此外，越来越多的教育类、护理类、服务类的机器人在看护孩子、老人和病人，这些交互会对人的行为产生什么样的影响，需要得到进一步研究。
构建算法治理的内外部约束机制
一是合伦理的AI设计，即要将人类社会的法律、道德等规范和价值嵌入AI系统。这主要是电气和电子工程师协会、英国等在提倡。可以分三步来实现。第一步是发现需要嵌入AI系统的规范和价值，存在道德过载和价值位阶的问题，即哪些价值优先，哪些价值在后。第二步是将所发现的规范和价值加入AI系统，需要方法论，有自上而下和自下而上两种路径。第三步是对已经嵌入AI系统的规范和价值进行评估，看其是否和人类社会的相一致。一方面是使用者评估，需要建立对AI的信任，比如当AI系统的行为超出预期时，要向用户解释为什么这么做。另一方面是主管部门、行业组织等第三方评估，需要界定价值一致性和相符性标准，以及AI可信赖标准。
但是需要解决两个困境。其一是伦理困境。比如，在来不及刹车的情况下，如果自动驾驶汽车往前开就会把三个闯红灯的人撞死，但如果转向就会碰到障碍物使车上的五个人死亡。此时，车辆应当如何选择？在面对类似电车困境的问题时，功利主义和绝对主义会给出不同的道德选择，这种冲突在人类社会都是没有解决的，在自动化的场景下也会遇到这样的问题
其二是价值对接的问题。现在的很多机器人都是单一目的的，扫地机器人就会一心一意地扫地，服务机器人就会一心一意给你去拿咖啡，诸如此类。但机器人的行为真的是我们人类想要的吗？这就产生了价值对接问题。就像Midas国王想要点石成金的技术，结果当他拥有这个法宝的时候，他碰到的所有东西包括食物都会变成金子，最后却被活活饿死。为什么呢？因为这个法宝并没有理解Midas国王的真正意图，那么机器人会不会给我们人类带来类似的情况呢？这个问题值得深思。所以有人提出来兼容人类的AI，包括三项原则，一是利他主义，即机器人的唯一目标是最大化人类价值的实现；二是不确定性，即机器人一开始不确定人类价值是什么；三是考虑人类，即人类行为提供了关于人类价值的信息，从而帮助机器人确定什么是人类所希望的价值。
二是在AI研发中贯彻伦理原则。一方面，针对AI研发活动，AI研发人员需要遵守一些基本的伦理准则，包括有益性、不作恶、包容性的设计、多样性、透明性，以及隐私的保护，等等。另一方面，需要建立AI伦理审查制度，伦理审查应当是跨学科的，多样性的，对AI技术和产品的伦理影响进行评估并提出建议。
三是对算法进行必要的监管，避免算法作恶。现在的算法确实是越来越复杂，包括决策的影响都是越来越重大，未来可能需要对算法进行监管。可能的监管措施包括标准制定，涉及分类、性能标准、设计标准、责任标准等等；透明性方面，包括算法自身的代码透明性，以及算法决策透明性，国外现在已经有OpenAI等一些人工智能开源运动。此外，还有审批制度，比如对于自动驾驶汽车、智能机器人等采用的算法，未来可能需要监管部门进行事先审批，如果没有经过审批就不能向市场推出。
四是针对算法决策和歧视，以及造成的人身财产损害，需要提供法律救济。对于算法决策，一方面需要确保透明性，如果用自动化的手段进行决策决定，则需要告知用户，用户有知情权，并且在必要时需要向用户提供一定的解释；另一方面需要提供申诉的机制。对于机器人造成的人身财产损害，一方面，无辜的受害人应该得到救助；另一方面，对于自动驾驶汽车、智能机器人等带来的责任挑战，严格责任、差别化责任、强制保险和赔偿基金、智能机器人法律人格等都是可以考虑的救济措施。
在今天这个人工智能快速发展，人类在诸如围棋、图像识别、语音识别等等领域开始落后于人工智能的时代，对人工智能进行伦理测试同样重要，包括道德代码、隐私、正义、有益性、安全、责任等等，都是十分重要的。现在的AI界更多是工程师在参与，缺乏哲学、伦理学、法学等其他社会学科的参与，未来这样跨学科的AI伦理测试需要加强研究。因为在某种意义上我们已经不是在制造一个被动的简单工具，而是在设计像人一样具有感知、认知、决策等能力的事物，你可以称其为“更复杂的工具”，但不可否认，我们需要确保这样的复杂工具进入人类社会以后和人类的价值规范及需求相一致。

❻ 为什么机器人会有性别歧视

虽然其算法仍基于性别产生配对，但忽略了某些潜在的关联——即某些词被视为更男性化或女性化。他们认为这种方法或许能通过“词向量”技术改进机器学习，在保持有用关联的同时摆脱单词固有的偏见。
当这种技术被打算作为一种不偏不倚的方法对数据进行分类，而不考虑性别或种族偏见时，这种技术可能会有问题。

❼ 女生学工科怎么样，就业存在性别歧视吗新能源和自动化建议哪一个

有一些专业就业可能确实不要女生，比如热动、机械、土木之类的，因为就业之后是高强度工作，不适合女生。其他的专业就不一定了，尤其是偏软件的专业。我记得哈工大有类似生医专业的老师，做心血管系统疾病检测什么的，主要是算法，像这个方向对女生来说就不存在性别限制了。除此以外，包含导航方面的一些专业，也不会对女生有性别歧视。其实上了哈工大这样的学校，本科毕业之后大部分都是继续深造，读完研究生或者博士之后，在某一方向达到一定研究水平，去公司、高校或者研究所工作也是水到渠成的事情，未必就会遇上就业歧视。总体来说，女生在工科学习上不会比男生差，主要还是看个人兴趣吧，读不喜欢的专业确实很痛苦。不过学习工科对女生来说，可能压力比经管之类的要大很多，做实验什么的还是很耗体力的。进了学校之后，工科女生也比较朴素，可能没有那么多精力放在除学习以外的其他事情上。哈工大是很好的学校，在工科方面很强，C9也是一大优势，进去之后会有很多机会，建议能把握还是把握吧。

❽ 如何消除算法中的性别歧视

我们这个世界是有很多的物种组成的，在这其中也包括我们人类。而人类则是分为男人和女人，但是相比较来看男人的力量比女生要强大，可承受的抗击能力也比女人强上很多。所以，在这个世界上是存在着性别的歧视的。因为女人普遍要弱于男人，所以社会上会认为男人生来就是比女人强。在算法中也存在着一定的性别歧视。

消除性别歧视应该有科学的方法和实际上的行动。应该制定一个完整而又有规律的实施方案。应该多在生活中思考一下各有的优点以及对方的缺点。要把缺点和优点综合起来，客观的评价一个人。不能把那种带有歧视的观念带到生活当中去。性别歧视本身就是不对的，是一种错误的思想，应该摒弃的。要在心中时刻都保持着这样的一种想法。在算法当中应当客观的去评价一个人，而不是单从性别上去评判。