Hey Siri,我到底该不该给你性别?

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作者 | 蒋宝尚 魏子敏

2016年,56%有性别特征的机器人被设定为女性。

根据2016年的Maxus Survey,56%有性别特征的机器人被设定为女性。

这些女性角色的机器人通常担任虚拟个人助理的角色:苹果的Siri,亚马逊的Alexa和微软的Cortana。她们拥有温柔的个性,同时更能够鼓励用户进行下一步的行为。而男性机器人则通常执行更多的分析、有依赖感的角色,如提供财务咨询和律师助理服务:100%的法律机器人和大多数金融机器人是男性。

人们惯用标签简化交流对象的特征:“刚刚我遇到了一个中年大叔”,“这个姑娘可真漂亮”。这些固有的一贯特征标签正被带入人工智能机器人,尤其是智能机器人的创作中。

性别,这一极具感情色彩的标签也正在我们能够看到的AI角色中明确体现:女机器人通常执行更多的行政和秘书角色,例如协助完成日常任务,安排会议和客户服务。 另一方面,男性机器人通常执行更多的分析角色,如提供财务咨询和律师助理服务。

技术行业因而也面临一个非常困难的问题:是否应该给机器人分配一个性别? 还是应该将性别从程序中抽离?

机器人的性别套路

“根据我们为Cortana做的调研,不管是男性还是女性,在选择私人助理声音时,都更喜欢年轻的女性声音。”微软Cortana的首席开发者在接受纽约时报采访时如是说。

虚拟个人助理通常是女性 - 苹果的Siri,亚马逊的Alexa和微软的Cortana。 她们善于引导用户,同时鼓励用户的进一步行为。 尽管Siri目前已经作出相关调整,你现在已经可以从Siri的一系列语言、口音和性别选项中进行选择,但是大多数女性化的特质仍然是默认设置。

女性角色的助理角色也曾引发过有趣的案例,20世纪90年代有报道称,宝马公司(BMW)不得不召回安装了语音导航系统的德国汽车,因为当时男性司机不喜欢听从女性的语音指令。

另一方面,男性机器人往往会承担更多的“硬工作”:最新的一系列研究表示具有男性性别的分析机器人将被应用到互联网金融和银行业中。高盛正在研发一个叫 “Marcus”的银行机器人,用来为客户提供大量金融贷款的建议,当然,这些行业中并不是没有女性机器人,但其还是大量存在于客户服务(即信息咨询)的领域。 在法律行业,“Ross”是一个由IBM创建的律师机器人,诸如Baker&Hosteler等公司雇用它来减轻研究工作的负担,并通常代表法律助理接受委托。

机器人是由人设计的,因此反映了技术行业中固有的性别比例,女性在发展和设计的从业者中仍然是少数。为了打破机器人设计中的性别刻板印象,女性设计师/从业者的声音需要被慎重考虑。

中性机器人是机器人的未来吗?

最近越来越多的公司开始选择开发性别中立的机器人,引发了科技界对于将性别(和定型特征)分配给机器人的必要性和后果的讨论。

Kasisto是一家在银行业中使用人工智能软件的创业公司,他们的研发团队(包括杰奎琳·费尔德曼,由自称为女权主义者奥伦(Oren)领导)决定设计一个性别中立的银行机器人KAI。 在最近的一次公开采访中,Kathyto的共同创始人和产品副总裁Oren博士解释道:“我们想做一个无性别的机器人,不是一个助手,一个已经存在的东西的延续。”

在这方面,较大的科技公司,如苹果,谷歌和微软反而比较落后。 虽然谷歌的“Google助手”被认定为一个无性的机器人,但是它仍然拥有一位女性的声音。

AI多样性:人工智能正在改变世界,谁在改变AI

没有人怀疑人工智能AI正在改变世界,但这里真正的问题是,谁会改变AI。

在女性这个角色仍然需要被拿出来,在一个特别的节日庆祝的时候,探讨这个关于AI性别的问题是否为时过早?

不止北京,包括美国的硅谷、欧洲等世界各地都面临着多样性的问题。在美国学术界只有25%的计算机专业人士是女性,不到15%的美国领先工程学校的教职员工是女性,对于少数族裔来说,女性的代表就更少了,产业界也面临着同样的情况。这里不仅涉及到工作场所文化的问题,实际上这个问题也是经济和公共财产的问题。

斯坦福大学计算机系终身教授、Google Cloud首席科学家,李飞飞在受邀美国白宫讨论时聊到了在AI中多样性的必要性。

她指出有三个理由使我们必须要提高AI的多样性:

第一个就是涉及到经济和劳动力的原因:AI人工智能是一个日益增长的技术,会影响到每个人,我们需要更多人能开发出更好的技术;

第二个原因是涉及到创造力和创新:很多研究都显示出,当拥有多种多样背景的人共同合作时,会产生更好的结果,会找到更具有创意的解决方案;

最后也是涉及到社会正义和道德价值的:当各种各样背景的人聚集到一起时,他们有着各种各样不同的价值观,代表着人类的技术也会有更加多样性的思考。

很明显,机器人正越来越多渗透到人们的日常生活。因为人们本质上是通过建模和表征来学习。我们正面对一个影响这个社会性别刻板印象的机会:通过机器人,破坏或者进一步强化已有的性别定论。我们应该承担这一挑战。

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2017-03-07

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