摘要： 本文探讨了人工智能（AI）在数据处理和决策中存在的性别偏见问题。文章通过作者的个人经历，如AI将两位女性创始人的会议误认为是育儿相关，以及AI在美发场景中对男孩的忽视，揭示了AI系统中的性别刻板印象。文章进一步讨论了这些偏见如何影响下一代家庭科技产品，并强调了在设计和训练AI时消除偏见的重要性。作者在Hold My Juice公司的工作实践表明，通过使用真实家庭数据、测试偏见并持续改进，可以减少AI系统的偏见。
讨论： 该内容主要围绕人工智能语言模型（LLM）的偏见问题展开讨论。讨论内容包括对LLM在处理性别相关问题时可能出现的偏见表示担忧，以及对如何识别和解决这种偏见的讨论。其中，FloorEgg提到在LLM中输入的提示和上下文信息可能会对模型的响应产生重大影响，并质疑了LLM偏见是否源于系统提示和上下文工程。其他用户分享了他们在现实生活中遇到类似偏见的情况，并呼吁社会对男性作为父母角色的认可。
原文标题：Two women had a business meeting. AI called it childcare
原文链接：https://medium.com/hold-my-juice/two-women-had-a-business-meeting-ai-called-it-childcare-6b09f5952940
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=45901464