“人工智能揭示刻板印象随时代而变”

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过去的时候，你会怎么衡量当时陈腐的语言是怎么变化的呢？ 人们可以浏览他们写的东西，记录这些刻板印象，但偏见往往比简单的语言更微妙。

研究人员现在正在开发人工智能来处理这个问题。 新的研究分析了这些刻板印象的演化过程。 这就像随着时间的推移，人们不再采用软盘一样。

为了量化偏见，一个研究小组开始求助于被称为机器学习的人工智能。 这样，计算机就可以分解大量的数据，并自动发现其模式。

研究者设计了他们的程序采用了嵌入词汇。 一般来说，一系列数字表示单词的意思，这些单词的意思是根据副本周围的其他单词考虑的。 例如，如果女性倾向于表达情绪化的东西，比起男性这个词，感情这个词更经常出现在女性旁边，但是拷贝的嵌入将它取出来，感情的嵌入比男性更接近女性。 这就是对女性的偏见。

研究人员首先想看看嵌入是否能很好地反映刻板印象。

通过对几十年来出版的英文副本进行分解，我们发现，纳入研究人员计划的明显与同一时期性别和种族刻板印象的调查结果一致。 随后，研究人员使用20世纪00年代头10至90年代美国报纸、书籍和杂志采用的2亿个词汇，分析了未被调查的情绪。

研究人员终于发现，几十年来，机智的语言、聪明的头脑等与能力相关的语言渐渐失去了男性化。 但是，关于魅力和家庭外貌的语言依然没有很大的变化。 在过去的几十年里，这些词的嵌入表明依然与女性相关。

其他研究结果显示，专注于种族和宗教的亚洲人的姓名与外人的联系并不紧密，从1988年至2005年美国《纽约时报》得到的单独数据集中，1993年和2001年纽约市世界贸易中心遭到袭击后，

研究人员说，来自其他时代和其他地方的人可能不会告诉我们偏见，但不能掩盖偏见。

加州大学nikhil garg和他的同事在最近出版的美国科学院期刊上报告了这项研究成果。

没有独特的人。 在迄今为止的另一项研究中，当被要求画科学家的图像时，现在约有1/3的美国儿童描绘了女性的形象。 这是20世纪60年代以来的巨大变化。 在一次解体中，综合了科学家对心理学家1996~年实施的78幅画的研究结果，其中包括从幼儿园到高中的美国少年儿童约2万人。 从1960年代到1970年代，99.4%的儿童描绘了男性科学家。 这个比例在1985~年下降到72%。 到本世纪头十年，约有1/3的画描绘了女科学家。