AI, Ain't I A Woman? - Joy Buolamwini

Joy Buolamwini
28 Jun 201803:33

Summary

TLDR这段视频剧本通过回顾历史上的女性形象,探讨了人工智能在理解和尊重性别、种族和阶级多样性方面的局限性。它提出了一个19世纪的问题“我不是一个女人吗?”并将其应用于现代技术,质疑机器是否能够像人类一样看待和尊重那些历史上的女性英雄,如Ida B. Wells、Shirley Chisholm和Michelle Obama。剧本强调了数据科学在揭示隐藏在数据中的真实和尊重每个人的重要性,同时也揭示了算法在处理强有力女性形象时的不足。

Takeaways

  • 😀 心中充满笑容,因为她们的遗产改变了许多人的命运。
  • 👀 在她的眼神中,我看到了我母亲的从容。在她的面庞,我瞥见了我阿姨的优雅。
  • 🤔 在这种似曾相识的情况下,一个19世纪的问题浮现出来:在Sojourner Truth提出“难道我不是一个女人?”的时代,今天我们将这个问题提给新的权力。
  • 🚀 对人工智能的探索充满希望,正如亚马逊人透过阻挡深蓝色的窗户窥视外界,面对面的答案似乎不确定。
  • 📊 旧伤与新痕累累,收集的数据记载了我们的过去,常常忘记处理性别、种族和阶级问题。
  • 👵 机器能否像我们一样看待我们的女王和祖母?
  • 📈 艾达·B·韦尔斯是数据科学的先驱,通过事实和统计数据揭露人性的种族主义,教导隐藏在数据中的真理。
  • 🏛 雪莉·奇斯姆坚持不被收买和不服从,作为第一位黑人女议员,她并不是第一个被数据驱动错误理解的人。
  • 👑 米歇尔·奥巴马勇敢无畏地佩戴着她的历史王冠,尽管系统对她的头发感到困惑。
  • 💇‍♀️ 系统是否能为我们的辫子和锁骨发找到合适的词汇?即使是奥普拉这样知名的面孔,一些算法也会错误地将强大的女性视为男性。
  • 🎉 我们以Serena的笑容庆祝我们姐妹的成功,没有任何标签配得上我们的美丽。

Q & A

  • 诗中提到的Sojourner Truth的著名问题是什么?

    -Sojourner Truth的著名问题是“Ain’t I a woman?”,这表达了她对性别平等和社会认同的追问。

  • 在诗中,'Amazonians'是指什么?

    -在诗中,'Amazonians'可能象征着那些在现代社会中,通过科技和数据分析来探索和理解世界的人。

  • 诗中提到的'deep blues'是什么意思?

    -'Deep blues'在这里可能象征着忧郁、悲伤或者被忽视的历史和文化。

  • Ida B. Wells在数据科学领域的贡献是什么?

    -Ida B. Wells是一位数据科学先驱,她通过收集和分析数据来揭露美国种族主义暴行,特别是针对非裔美国人的私刑。

  • Shirley Chisholm在政治上有哪些成就?

    -Shirley Chisholm是首位非裔美国女性国会议员,她以独立和坚强的个性著称,是女性权益和少数族裔权益的积极倡导者。

  • 诗中提到的Michelle Obama的历史地位是什么?

    -Michelle Obama是美国前总统巴拉克·奥巴马的妻子,她在任第一夫人期间,倡导教育、健康和军人家庭等议题。

  • 诗中提到的'wig? A bouffant? A toupee?'是在质疑什么?

    -这是在质疑机器学习和算法是否能够准确识别和理解非裔美国女性的发型和文化特征。

  • 诗中提到的'relaxed hair and sunny skin'与Oprah有何关联?

    -这里提到'relaxed hair and sunny skin'可能在探讨算法和机器学习在识别和理解有色人种,特别是黑人女性时可能存在的偏见和错误。

  • 诗中提到的'Serena smiles'是指谁?

    -'Serena smiles'指的是网球运动员小威廉姆斯(Serena Williams),她以其卓越的体育成就和强大的个人魅力而闻名。

  • 诗中提到的性别、种族和阶级问题,如何影响我们对历史的理解?

    -诗中提到的性别、种族和阶级问题强调了在记录和理解历史时,这些因素常常被忽视,导致对许多重要人物和事件的误解和不公正的评价。

  • 诗中反复提出的'Ain’t I a woman?'有何深层含义?

    -这个问题的反复提出,强调了在探讨女性身份、平等和尊严时,我们必须超越表面的性别特征,认识到每个人独特的价值和贡献。

Outlines

00:00

👩🏽‍🎓对女性的认知与AI的挑战

这一段通过诗意的语言表达了作者对女性前辈遗产的敬仰,同时提出了关于人工智能如何理解和代表女性的问题。它引用了Sojourner Truth的经典提问“难道我不是女人吗?”来探讨当今社会中新兴技术对女性的认知问题。特别提到了几位重要女性人物,如Ida B. Wells、Shirley Chisholm和Michelle Obama,以及他们在人工智能面前可能遭遇的误解。作者质疑当前的技术是否能真正理解女性的多样性和复杂性,特别是在性别、种族和阶级的交叉问题上。同时,这段话强调了在数据和技术进步的背景下,记住每个人的价值和尊严的重要性。

Mindmap

Keywords

💡传承

传承指的是知识和文化等从一代人传递给下一代人的过程。在视频中,传承与个人身份和历史紧密相关,如通过母亲和阿姨的特质来体现家族的延续。

💡身份

身份是指个人或集体在社会中的地位和角色。视频中探讨了性别、种族和阶级等身份如何影响人们对历史人物的认知和评价。

💡人工智能

人工智能指的是由机器展示的智能行为,特别是在模拟人类认知功能方面。视频中提到人工智能,探讨了它在理解和处理与性别、种族和阶级相关的问题上的局限性。

💡数据科学

数据科学是一门利用科学方法、过程、算法和系统来从数据中提取知识和洞察力的跨学科领域。视频中提到Ida B. Wells作为数据科学先锋,强调了数据在揭示历史真相中的作用。

💡性别

性别是指社会和文化对男性和女性的期望、行为、角色和属性的划分。视频中通过重复Sojourner Truth的问题'Ain’t I a woman?'来探讨性别在个人身份和社会认知中的重要性。

💡种族

种族是指人类社会中基于共享的遗传特征、文化、历史和/或国籍划分的人群。视频中提到种族,特别是在讨论历史人物如Ida B. Wells和Michelle Obama时,强调了种族在社会认知和评价中的影响。

💡阶级

阶级是指社会中根据经济地位、职业、教育水平等因素划分的不同社会层次。视频中提到阶级,探讨了它如何与性别和种族一起影响个人的生活经历和社会地位。

💡算法

算法是一系列定义明确的操作步骤,用于解决特定问题或执行特定任务。在视频中,算法被用来指代人工智能系统中用于识别和处理数据的规则和方法。

💡历史

历史是对过去事件的研究、记录和解释。视频中强调了历史的重要性,尤其是在记录和尊重那些对社会有重大影响的人物和事件方面。

💡社会正义

社会正义是指在社会中实现公平和平等的原则,包括对所有人的权利和机会的公正分配。视频中通过提到历史人物的贡献和挑战,探讨了社会正义的重要性。

💡文化认同

文化认同是指个人或群体与特定文化传统、价值观和习俗的关联感。视频中通过讨论种族、性别和发型等元素,探讨了文化认同在个人和集体身份中的作用。

Highlights

沉浸在他们遗产中的心微笑,知道他们的生活改变了许多人的命运。

在她的眼中,我看到了母亲的镇定。

在她的脸上,我瞥见了阿姨的优雅。

19世纪的问题在这种似曾相识的情况下浮现出来。

索杰纳·特鲁斯问道:'我不是女人吗?',今天我们向新的力量提出这个问题。

对人工智能下注,希望高耸。

亚马逊人透过阻挡深蓝的窗户窥视。

随着面孔增加疤痕,旧烧伤,新骨灰收集记录我们过去的数据。

经常忘记处理性别、种族和阶级问题。

再次提问,'我不是女人吗?',面对面的答案似乎不确定。

无论年轻还是年老,骄傲的偶像都被忽视。

机器是否能看到我看待我的女王们的方式?

机器是否能看到我们记忆中的祖母?

艾达·B·威尔斯,数据科学先驱,挂事实,堆砌关于人性私刑的统计数据。

她教授隐藏在数据中的真相,每个条目和遗漏都是值得尊重的人。

雪莉·奇斯霍姆,第一个黑人女国会议员,但不是第一个被机器误解的人。

米歇尔·奥巴马,毫不羞怯,毫不畏惧地戴上历史的皇冠。

然而,对于不确定她头发的系统来说,她的皇冠似乎是个谜。

假发?蓬松?假发?也许不是。

难道我们的辫子和锁发没有词汇吗?

放松的头发和阳光肌肤让奥普拉成为第一夫人吗?

即使她的脸众所周知,一些算法仍然对她有错。

我们笑着庆祝我们姐妹们的成功,塞雷娜的微笑。

没有标签配得上我们的美丽。

Transcripts

00:19

My heart smiles as I bask in their legacies,

00:22

knowing their lives have altered many destinies.

00:24

In her eyes I see my mother’s poise.

00:26

In her face I glimpse my auntie’s grace.

00:29

In this case of déjà vu, a 19th-century question comes into view.

00:34

In a time when Sojourner Truth asked, “Ain’t I a woman?”

00:46

Today we pose this question to new powers.

00:49

Making bets on artificial intelligence, hope towers.

00:52

The Amazonians peek through windows blocking deep blues,

00:55

as faces increment scars.

00:57

Old burns, new urns collecting data chronicling our past,

01:01

often forgetting to deal with gender, race, and class.

01:04

Again, I ask, “Ain’t I a woman?”

01:09

Face by face the answers seem uncertain.

01:11

Young and old, proud icons are dismissed.

01:15

Can machines ever see my queens as I view them?

01:18

Can machines ever see our grandmothers as we knew them?

01:22

Ida B. Wells, data science pioneer, hanging facts,

01:25

stacking stats on the lynching of humanity,

01:29

teaching truths hidden in data,

01:30

each entry and omission a person worthy of respect.

01:35

Shirley Chisholm unbought and unbossed.

01:38

The first black congresswoman, but not the first to be misunderstood

01:42

by machines well versed in data-driven mistakes.

01:49

Michelle Obama, unabashed and unafraid to wear her crown of history.

01:53

Yet her crown seems a mystery to systems unsure of her hair.

01:57

A wig? A bouffant? A toupee? Maybe not.

02:00

Are there no words for our braids and our locks?

02:03

Does relaxed hair and sunny skin make Oprah the First Lady?

02:08

Even for her face, well known, some algorithms fault her,

02:12

echoing sentiments that strong women are men.

02:16

We laugh, celebrating the successes of our sisters with Serena smiles.

02:21

No label is worthy of our beauty.

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女性力量人工智能历史遗产种族平等性别认同数据科学文化差异技术偏见社会反思女性楷模
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