改善AI偏见，得先破除人类偏见行为，专家呼吁，更可从科技职场性别平等做起

随着AI越来越夯，另一股反省AI或人性化AI的思潮也开始崛起，日前Amazon担心AI系统歧视女性而放弃AI招募系统一事，遭路透社披露后，更是引起轩然大波。因为这件事透露出，源自大量训练资料的人工智能，可能存在着偏见，甚至进而强化了原本在科技业职场中，男女比例失衡的落差。在台湾近日微软一场“Women in Tech”女性在科技活动中，不只探讨女性在科技职场的挑战，AI偏见也成了讨论话题之一。

人工智能的性别偏见使科技业男女比例不平衡浮现

研究机器智慧、深度学习的台大资工所助理教授陈缊侬更指出，人们不应该把偏见的责任归咎在人工智能技术，甚至认为人工智能是一个不好的技术。她进一步解释，因为人工智能是从资料中学习到，过去男性被录用的比例比较高，进而在筛选求职者的履历时，产生偏见的现象，反射真实的企业招募情况，科技业男女性别比例不平衡，证明人工智能确实地学习进人们提供给它的资料。

解决问题最重要的是，意识到问题的存在，才可进而改善。如何让人工智能除去偏见行为？陈缊侬认为，首先，人们应从现今资料显示的偏见状况中，意识到生活中存在许多的偏见，从而促使自身注意，最后回到根本，剔除自身的偏见行为，才可给人工智能干净、没有偏见的资料数据。

或许短期内无法完全预防，让人工智能技术达到零偏见，但陈缊侬相信从聘雇更多的女性，平衡职场的性别比例开始，可改善人工智能筛选求职者产生的性别偏见问题。

台湾微软在今年的WinHEC Taipei首度加入“Women in Tech”主题，找来微软全球资深副总裁暨微软女性领导者委员会共同创办人Erin Chapple来台分享女性在科技领域的发展和现况，希望科技业能提供女性更友善的职场环境。

设女性领导者委员会有助改善性别偏见，甚至男性员工支持更有效

Erin Chapple表示，人们需要了解这个世界上存有许多无意识的偏见，因为系统是人们建构的，“如果人们不意识到偏见的存在，人们是在冒着把问题嵌入科技的风险。”因此除了要意识到偏见，更要在日常生活中采取行动，防止偏见的产生，才能预防偏见问题在技术中浮现。

她也以微软改善偏见的作法为例，近几年，微软不断推动员工以及主管无意识偏见的训练，鼓励员工力行订定的10个包容行为，如在会议进行时，确定每位出席者都有发言机会，确保每个声音都被听见，放入讨论中得到采纳的机会。透过这些练习，微软希望职场环境能更包容、更多元，让女性更有平等的竞争机会。

此外，Erin Chapple提到，企业设立女性领导者委员会的组织，有助于持续团结女性在企业内的力量，也可改善征才评选的性别偏差，或在高层任命时的女性比例，降低女性在职场上的阻碍，甚至，“微软女性领导者委员还会有男性员工加入！”，Erin Chapple强调，追求多元性的组织，更要注重成员的多元化。男性不仅可以提供不同的观点，更是推动职场多元化，提升女性在职场受重视的一股强大支持。