個人覺得這部分內容隨著人工智慧智慧提升會自動克服。畢竟大的方面來講，性別和種族對於人工智慧沒有差別。更可能是未來人工智慧由於自己智慧過高對於沒有知識的人類甚至全部人類產生歧視。

總之人工智慧的性別和種族歧視如果存在也多數只是因為接受到的資訊量不足，產生的#倖存者偏差#（https://baike.baidu.com/item/%E5%B9%B8%E5%AD%98%E8%80%85%E5%81%8F%E5%B7%AE/10313799?fr=aladdin）

應該是訓練人工智慧的資料本身帶有某些偏向，或者提取資料的社會本身帶有這種偏向。就像一面鏡子，照出來的東西你覺得不好看，到底是鏡子的問題，還是被照的物體的問題?

人工智慧出現性別與種族歧視

這與人工智慧的本質有關

因為人工智慧本就是人類所創造的

甚至分析與判斷也都是人類所賦予的

所以人工智慧出現性別與種族歧視

也都是源於人類本身的生活

那麼如何才能讓人工智慧去除掉這種歧視呢

這個問題也應該從我們人類自身去思考

只有研究透了人類這種種族歧視的觀念

得出了種族歧視的資料模型以及分析模式

我們才能將這些賦予人工智慧

這樣人工智慧才能具備識別種族歧視特徵

從而才能避免種族歧視

目前人工智慧還處於嬰兒期

還沒有自主獨立的意識

幾乎是完全依賴於人類這一母親

所以很多東西歸根結底還都取決於我們人類

那麼人工智慧未來會發展成什麼樣？

其實就像媽媽帶孩子一樣

孩子長大變成什麼樣的人

所以要想人工智慧未來長成什麼樣

那麼我們人類母親就需要怎麼去培養它了

這就是是電影<超能查派>裡機器人查派一樣

從一開始出生以來

它便是什麼都不知道的小孩

然後後面與周圍人以及環境的學習

逐漸長大成人

說白了人工智慧是人類的產物

很多方面都是繼承著人類的特性

像人類一樣生活與思考

所以人工智慧會怎樣

也取決於我們人類自己

錯誤的出行，肯定是有原因。

1，可能是給到訓練資料，本事有一定的暗示，偏見等。

2，資料量還是遠遠不夠。

3，演算法的邏輯還不完美。

性別偏見同種族偏見一樣，早在幾千年前固有之，人工智慧的飛速發展也無能倖免。

從智慧製造的整體實施這一角度來看，人工智慧、企業上雲對於後面製造業進一步進行數字化、網際網路化和智慧化的改造有著深遠的意義。

在工業上雲的目標中，計劃在2018年實現工業雲使用者比2015年增長100%，並且到2020年達到30萬家工業企業上雲的目標。

中機集團作為中國第一批智慧製造上雲服務商，繼承併發揚 50餘年服務全球企業設計、採購、施工、除錯、運營的沉澱和優勢，為推動企業數字化轉型以及中中國產業的不斷升級，研發最適合中國工業企業的上雲模式，採取3+10+3+2的產品體系，為企業提供最強大的雲服務。

以工業生產過程中最重要的“生產裝置”為例。中機研發的有智慧裝置平臺，透過對各車間的生產資料、生產數量等資訊資料進行分析，可以制定更加具體的生產計劃，最佳化生產的結構流程，使企業的生產效率和生產水平都得到不同程度的提升。

裝置平臺是一個以人為主導，利用AI裝置、計算機硬體、軟體、網路裝置通訊裝置以及其他辦公裝置，進行資訊的收集、傳輸、加工、儲存、更新和維護，以戰略競優、提高效率為目的，支援高層決策、中層控制、基層運作的整合化的管理平臺。

裝置平臺能夠對海量工業裝置資料進行持久儲存與高效查詢，並融合底層工業系統、裝置，實現各工業系統、裝置之間互聯互通，同時透過網際網路打通工業現場與雲端工業應用之間的通路，實現工業裝置和系統集中、實時、隨地可知、可控。

另外，智慧裝置平臺支援不同裝置型別的平臺接入：藍芽，本機裝置，USB裝置；多種資料匯入，全端資料採集，具備大資料服務能力，為智慧化改造提供強大資料支撐；實現對裝置的遠端診斷，遠端監控，遠端維護和未來的預防性維護功能。

當前，全球工業企業正處於“上雲”的擴張期，中機集團將使更多的工業企業藉助上“雲”政策利好進一步增強自身的競爭實力,進一步做大做強，搶佔行業的“智”高點。

根據麻省理工學院週四公佈的研究報告，亞馬遜的面部技術更難以認識到膚色較深的女性的性別，並且比微軟和IBM的競爭技術在識別性別方面犯了更多錯誤。根據這項研究，亞馬遜的Rekognition軟體在19％的時間裡錯誤地將女性視為男性。此外還錯誤地將黑面板女性識別為31％的男性。相比之下，微軟的軟體發現黑人女性佔男性的比例為1.5％。

亞馬遜網路服務公司人工智慧負責人Matt Wood表示，該研究的測試結果是基於面部分析，而不是面部識別。他說，分析技術可以在影片或影象中找到面孔並分配通用屬性，例如佩戴眼鏡。他說，將具體個人的面孔與影片和照片中的影象相匹配，Rekognition技術同時包括這兩種功能。

“根據使用面部分析獲得的結果，不可能對任何用例（包括執法）的面部識別準確性得出結論，”Wood在一份宣告中說，同時，亞馬遜還表示MIT該研究沒有使用最新版本的Rekognition。最新版本的Rekognition的誤報情況比較罕見。

此前亞馬遜向執法機構提供了Rekognition，儘管公民自由團體，國會議員和亞馬遜自己的員工都對這種技術的隱私保護提出了擔憂。本月早些時候，一群股東還呼籲亞馬遜停止向政府機構出售其Rekognition技術。