然而，除了会议文件的增加外，在这一问题上业界并没有其他突出的进步 。报告强调，人工智能系统中的偏差量化测试才刚刚开始出现 。Jack Clark说，「这些评估体系，就像人工智能科学领域的一个新分支 。」
十四 多样性问题（1）
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解决人工智能系统中嵌入的偏见和歧视的一种方法是确保构建人工智能系统的群体的多样性 。这不是一个激进的概念 。然而，报告称，在学术界和行业，人工智能劳动力「仍然以男性为主」 。这张图表来自美国计算机研究协会年度调查，数据显示，在北美人工智能相关的博士课程的毕业生中，女性仅占约20% 。
十五 多样性问题（2）
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来自同一调查的数据讲述了一个关于种族/民族身份的类似故事 。这个问题在即将毕业的博士生中似乎相当明显，有许多优秀的科学、技术、工程和数学项目都以女孩和少数族裔为重点 。这使我们想到了AI4ALL组织，或许社会可以更加关注这些群体，给他们更多的资助，或者以某种方式参与其中 。
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