谷歌歡樂表面之下，工作環境其實對於女性及非白人並不友善。

  （綜合報導）Google作為硅谷高科技産業的巔峰，許多人都夢想能夠參與其中，但曾任Google的女性工作者Qichen Zhang表示：「在裏面我看不到任何機會。」

  根據英國衛報報導，曾任Google的亞裔女性Qichen Zhang指出，其內部工作環境對於性別及非白人工作者並不友善，工作時也時常需要經歷漠視、冷淡等態度，並提出曾有過在會議中成為唯一女性的情況，但在場男性卻沒有讓她參與討論。

  「身為一個亞裔女性，想必很輕鬆地就能夠進入Google吧，尤其是他們總認為亞洲人精通數學」Qichen Zhang提到在Google工作時，男同事對她開的"玩笑"。她認為雖然沒有明確爆出歧視性的言論或舉動，但並不代表他們沒有抱持歧視的態度。

  Qichen Zhang曾對Google工作充滿憧憬，但進入Google之后卻只待一年就離職了，而除了Qichen Zhang以外，還有另一名黑人女性透露，Google所提倡的多元化事實上只是一種企業形象。

  她表示除了每天需經歷冷待及忽視外，她也多次目睹上層以應徵者未符合企業文化要求來拒絶聘請，然而卻總是挑選出一個能夠融入白人圈的應徵者。

  Google現任環球多元化主席Yolanda Mangolini對此表示公司已盡力改善來提供共融環境。

  人工智慧性別歧視 谷歌有解釋

  透過研究顯示，人類研發的機器也能學到人類看世界的觀點，無論是否有意。對閲讀文本的人工智慧來说，它可能會將「醫生」一詞與男性優先關聯，而非女性，或影像辨識也會更大機率將黑人錯誤分類為大猩猩。

  2015 年，Google Photos 應用誤把兩名黑人標註為「大猩猩」，當時這錯誤意味着 Google 的機器學習還處於「路漫漫其修遠兮」的狀態。Google 立即對此道歉，並表示將調整演算法，以修復該問題。近日，身為錯誤的責任方，Google 正在嘗試讓大衆了解 AI 如何不經意間永久學到創造它們的人持有的偏見；一方面，這是 Google 對外 PR（公關）的好方式，其次，AI 工程師也可用一種簡單的方法來簡介自己的偏見演算法。

  在影片中，Google 介紹了 3 種偏見：

  互動偏差：用戶可透過我們與其互動的方式來偏移演算法。例如，Google 召集一些參與者，讓他們每人画一隻鞋，但多半用戶會選擇画男鞋，故以這些資料為基礎的系統可能不會知道高跟鞋也是鞋子。

  潛在偏差：該演算法會將想法和性別、種族、收入等不正確地聯繫。例如，當用戶在 Google Search 搜尋「醫生」時，出現的大多為白人男性。

  之前 Quarts 發了一則相關新聞，該報導稱，經普林斯頓大學最新研究成果，這些偏見，如將醫生與男性相關聯，將護士與女性關聯，都來自演算法被教授的語言影響。正如一些資料科學家所说：沒有好的資料，演算法也做不出好決策。

  選擇偏差：據了解，用於訓練演算法的資料量已大大超過全球人口，如果訓練影像辨識的資料僅針對白人進行，那麼得到的資料也只能來自 AI 有限的認定。

  去年 6 月，「青年實驗室」（輝達、微軟等科技巨擘均是該實驗室的合作伙伴和支援者）舉辦了一次 Beauty.ai 網路選美大賽。比賽透過人工智慧分析，征集了 60 萬條紀錄。演算法參考皺紋、臉部比例、皮膚疙瘩和瑕疵的數量、種族和預測的年齡等因素。最后結果顯示，種族因素比預期發揮更大的作用：在 44 名獲獎者中，其中有 36 人為白人。

  事實上，關於演算法中含有性別、種族偏見的研究和報導，早已有之。據之前報導，要消除這些偏見，並不容易。正如微軟紐約研究院的進階研究員 Hanna Wallach 所说：