人工智能中的性别偏见，它起源于深深植根于我们社会的刻板印象。人工智能系统会提供有偏见的结果。搜索引擎技术不是中立的，因为它依赖大数据并以点击次数的多少确定优先结果，而这些次数取决于用户的偏好和位置。因此，搜索引擎就如同一个回声室，不仅重现着现实世界的偏见，并在网络世界里进一步强化。在算法的开发过程中，在用于训练人工智能的大数据中，以及在人工智能的决策应用中，我们应避免性别偏见或至少将其最小化。为了不在数字世界复制有关女性的陈规定型观念，教科文组织希望解决人工智能中的性别偏见。

以下是搜索女生和男生的结果，基本女生都是长发、颜值优秀，男生都是短发、英俊帅气，这不仅是算法的一种偏见，同时也是真实世界各种反馈的强调，但现实中的男女往往与此相距甚远。

AI 中涉及的伦理偏见已经不是第一次出现，2015 年，谷歌相册将两个深肤色的人标记为“大猩猩”，谷歌公司当时保证“立即采取措施”，以防止再犯重复错误。不过随后为了解决这一问题，谷歌直接从搜索结果中删除了这一词条的标签。《连线》杂志在谷歌相册上测试了 4 万多张动物图片，最终得出了这样一个结论：谷歌不再将任何图片标记为大猩猩、黑猩猩、猴子，即使就是这种动物的图片也是如此。

而2020年，最令人震惊的 AI 偏见应该是PULSE算法将奥巴马识别为一位白人男性。这个由英伟达开发出的算法，使用一种叫“upscaling”的技术来处理视觉数据，把原始的低分辨率图片生成为一个全新的高分辨率面部图像。该算法的创建者解释称这种偏差可能继承于训练 AI 的数据集，这些数据集中缺少有色人种的存在，在此基础上训练出的 AI 将会默认使用白种人特征。

经非盈利研究和倡导组织AIgorithmWatch 证实，谷歌旗下计算机服务Google Vision Cloud会将手持测温计的深肤色人员图像标记为“枪”，而相同条件下，浅肤色人员图像则被标记为“电子设备”。究其原因，这与深肤色的人员图像在数据训练时在暴力场景出现的高频率有关，随后谷歌致歉并更新了算法，测温计图像中不再出现“枪支”标记。这种对于有色人种在数据训练中的忽视，已经成为 AI 偏见常出现的情况。     

对于一个充满黑箱和未知的技术，AI 值得人们探讨的问题还有很多，首先人工智能工具缺乏透明度，人类并不总能清楚明了人工智能的决策。其次，人工智能缺乏中立性，基于人工智能的决策很容易出现不准确、带歧视性的结果，以及嵌入或插入式的偏见。

从家电的语音交互与识别来看，早期的交互体验中出现明显的男性识别效果高于女性，成人识别效果高于儿童的情况，随着训练数据样本的变化及算力的发展，目前这种伦理偏见有一定改善，但是老人、口音者的体验差异还是存在，期望后续有进一步改善。