男性在线上和线下生活
差异，他们无意中创造
个对女性存有潜在偏见算法。
但这还不是最麻烦。最麻烦是
们不知道问题到底有多严重。大多数这类算法都是保密，并以专有代码形式得到保护。这意味着们不知道这些决策是如何做出，也不知道它们隐藏什
偏见。们之所以解Gild算法中这种潜在偏见，唯原因是它个创建者碰巧告诉们。因此，关于这些人工智能歧视性，这是个双重性别数据缺口：首先是在设计算法程序员认知方面，其次是在整个社会认知方面。
在晋升和招聘中，都存在就业程序不自觉偏向男性问题。个典型例子来自谷歌，在这家公司里，靠毛遂自荐获得升职女性员工少于男性。这不足为奇：女性习惯于谦逊，万她们越过这既定性别准则，就可能受到惩罚。[66]但是谷歌感到惊讶，于是开始着手解决问题——这点值得嘉许。不幸是，他们解决问题方式是典型男性默认思维。
目前还不清楚谷歌是没有还是不关心强加给女性文化期望数据，但无论如何，他们解决方案不是修正男性偏见体系，而是修正女性。2012年，谷歌人力运营主管拉兹洛·博克告诉《纽约时报》，谷歌资深女性员工开始举办研讨会，“鼓励女性毛遂自荐”。[67]换句话说，他们举办研讨会来鼓励女性更像男性。但是，们为什要接受这样个事实呢？即男人做事情方式，男人看待自己方式，才是正确方式。最近研究表明，女性往往能准确评估自己智商，但智商为平均水平男性则认为自己比三分之二人更聪明。[68]在这种情况下，也许并不是女性提名自己比例太低。也许是男人推荐自己比例太高。
博克声称谷歌研讨会是成功（他告诉《纽约时报》，现在女性晋升比例与男性相当），但若真是如此，为什谷歌不愿提供数据来证明呢？美国劳工部在2017年分析谷歌薪酬实践时发现，“几乎整个劳动力市场上都存在针对女性系统性薪酬差异”，“在几乎所有工作类别中，男性和女性薪酬都存在六至七个标准差差异”。[69]谷歌已多次拒绝向劳工部提交完整工资数据，在法庭上斗争数月以避免这种要求。他们坚称，公司不存在薪酬不平衡。
对家几乎完全建立在数据基础上公司来说，谷歌不愿提供薪酬方面数据，似乎有些出人意料。它本不应如此。软件工程师周怡君自2013年以来直在调查美国科技行业女性工程师数量，她发现“每家
请关闭浏览器阅读模式后查看本章节，否则可能部分章节内容会丢失。
