【我們為什麼挑選這篇文章】
雖然在職場中的性別歧視正在慢慢消失，但是不可否認的，他仍然存在，連科技產品都在我們也沒發覺的情況下，沿襲了性別偏見。希望人們對於性別平等的敏感度，能如實顯現在科學技術中。
（責任編輯：謝秉芸）
「灣區的大多數女性都是軟弱的，軟弱的，被寵愛的，天真的——儘管他們聲稱自己擁有世俗心，而且通常都是一團糟。」前 Facebook 產品經理 Antonio García Martínez 在 2016 年這樣寫道。 「她們有為了滿足自己私心的女權主義，她們不斷吹噓自己所謂的獨立。但現實是，一旦遭受外來的打擊，它會變成一種毫無用處的包袱，而女人們會用它來換取任何蠅頭小利。」這是他對矽谷內部的描述——《混亂的猴子》。這本書很暢銷，《紐約時報》稱之為「一部不可或缺、不可抵擋的面向新科技產業的 360 度全方位介紹」。任何對最近有關性別歧視在科技行業蔓延的醜聞感到驚訝的人，都沒有被關注。
當蘇珊福勒寫下她在 Uber 遭遇性騷擾的經歷時，它如導火索一般引發了一系列事件，這在幾個月前是不可想像的。後果包括前司法部長埃里克霍爾德領導的一項調查，以及該公司領導團隊的一些關鍵成員的離職。風險投資家 Justin Caldbeck 面臨著騷擾行為的指控，當他做出了無法令人信服的否認時，他的公司資助的公司聯合起來譴責他的行為。他隨後辭職了，前公司的未來也變得不明朗起來。
從那時起，數十名女性站了出來，揭露矽谷科技和風險投資公司中廣泛存在的性別歧視問題。越來越多的人認為，科技行業中女性的問題並不是「前進」的失敗，而是飽受騷擾和侵犯之苦，使得她們的工作環境普遍不安全、不愉快。
不過，至少這個問題正在引發重視。在科技行業，性別歧視的問題越來越嚴重。技術發展正在以種種方式破壞性別平等的事業。
美國學者 Melvin Kranzberg 告訴我們，技術既不是完全地好，也不是完全地壞，而是中立的。作為一個黑鏡，它反映了社會中存在的問題——包括對女性的壓迫。成千上萬的人每天都在 Alexa（一家專門發佈網站世界排名的網站）上發號施令，但我們很少會被鼓勵去思考為什麼它的內部管理人員的聲音是個女性。
最近，一家健身房的女更衣室的進入系統拒絕了一名女性成員的加入，因為她的頭銜是「Dr」，因此被歸類為男性。
但問題不僅在於科技產品中反映了女性地位的不平等。她們也常常對女性的生活經歷表現出無知或不關心。隨著物聯網的發展，越來越多的設備在我們家裡和我們的身體上收集有關數據並將其發送到網路，這是一個我們通常無法控制的過程。
這給社會弱勢群體帶來了深刻的問題——包括那些為曾遭受家庭暴力的「倖存者」。可穿戴技術可以被黑客入侵，汽車和手機可以被追蹤，而恆溫器的數據可以顯示出某人是否在家。對於經歷過強姦、暴力或跟蹤的人來說，這種潛在的侵犯風險是可怕的。
毫不奇怪，濫用技術的人使用了技術:在一項針對家庭暴力服務組織的調查中，97%的人報告說，使用這些服務的倖存者經歷了騷擾、監視和濫用技術的威脅。這種情況經常發生在手機上，但 60% 的被調查者也報告說，虐待者利用其他形式的技術，包括玩具和其他禮物，監視或竊聽倖存者或兒童。
由於擔心向跟蹤者透露自己的位置訊息，許多庇護所已經採取了禁止使用 Facebook 的行為。有一些方法可以讓設備控制用戶，並限制濫用的能力。但幾乎沒有證據表明，這是科技行業的首要任務。
對女性需求更敏感的產品將是一個很好的開始。但我們也應該思考更大的問題：我們必須避免在系統設計中再現性別歧視。在聊天機器人和文字搜索等東西中使用的文字嵌入模型提供了一個很有啟發性的例子。這些模型通過將大量的文本輸入到計算機中，從而學習如何讓它們相互關聯。
它是基於這樣一個前提，即在文本中出現的詞語具有相同的含義。這些相互關係是在自然語言處理中得到使用，這樣計算機就可以與我們交談。通過閱讀大量的文本，計算機可以了解到，巴黎之於法國等同於東京之於日本。它通過聯想開發出一本詞典。
但當世界不像它認為的那樣的時候，就會產生問題。例如，研究人員已經試驗了其中一種文字嵌入模型 Word2vec，這是一種受歡迎且免費的模式，由 Google 新聞提供的 300 萬文字材料進行培訓。他們發現它產生了高度性別歧視的類比。例如，當被問到「男人之於女人，就像電腦程序員之於什麼？」這個模型將回答「家庭主婦」。或者「父親之於母親，就像醫生之於什麼？」答案是「護士」。
當然，這個模型反映了一個現實：確實有更多的男性計算機程序員，而護士更多的是女性。但是這種偏見反映了社會歧視，當我們使用依賴於 Word2vec 的自然語言時，這種偏見將會被不斷復刻和加強。不難想像，這種模式也可能存在種族偏見，或對其他群體產生偏見。
在語言學習過程中，這些偏見可以被放大。正如麻省理工學院的技術評論所指出的——如果「計算機程序員」這個詞與男性的關係比女性更密切，那麼搜索「計算機程序員 CV」這個詞可能賦予男性以高於女性的重視程度。當這種語言學習在醫學、教育、就業、政策制定和刑事司法等領域都有應用的時候，不難看出這種偏見會造成多大的損害。
消除這種性別偏見是一個挑戰，部分原因在於這個問題本身就是政治性的：Word2vec 把世界變成了它本來的樣子，而不是它能或應該是什麼樣子。但是，如果我們要改變這些模型來反映我們的願望，我們又如何決定我們想要看到什麼樣的世界呢？
數字技術提供了無數種方法來讓這些理解發揮作用。這並不壞，但我們必須挑戰這種假設，即它是中性的。它的潛力正在被探索，有時是有希望的，通常是令人恐懼和驚奇的。
為了充分利用這一時刻，我們需要想像一個沒有壓迫的美好未來。我們需要讓女性在她們感到安全和尊重的工作場所來發揮她們的潛能。我們也需要研究一下科技發展中存在的黑鏡，讓光芒穿過縫隙照亮黑暗的角落。
（本文經合作夥伴 36 氪授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為〈科技，不過是男性壓迫女性的新手段〉 。）
延伸閱讀
謝謝馬雲幫我們上了一堂性別課：假稱讚女創業家，我只看見永遠撕不掉的性別標籤啊
你一定要認識的台灣女性科學家：改寫世界地震理論的單親媽媽——馬國鳳
被遺忘的工程師歷史：二戰時的彈道計算全靠一群女性，最後卻沒人記得她們
