谷歌欢乐表面之下，工作环境其实对于女性及非白人并不友善。

　　Google作为硅谷高科技产业的巅峰，许多人都梦想能够参与其中，但曾任Google的女性工作者Qichen Zhang表示：“在里面我看不到任何机会。”

　　根据英国卫报报导，曾任Google的亚裔女性Qichen Zhang指出，其内部工作环境对于性别及非白人工作者并不友善，工作时也时常需要经历漠视、冷澹等态度，并提出曾有过在会议中成为唯一女性的情况，但在场男性却没有让她参与讨论。

　　“身为一个亚裔女性，想必很轻松地就能够进入Google吧，尤其是他们总认为亚洲人精通数学”Qichen Zhang提到在Google工作时，男同事对她开的"玩笑"。她认为虽然没有明确爆出歧视性的言论或举动，但并不代表他们没有抱持歧视的态度。

　　Qichen Zhang曾对Google工作充满憧憬，但进入Google之后却只待一年就离职了，而除了Qichen Zhang以外，还有另一名黑人女性透露，Google所提倡的多元化事实上只是一种企业形象。

　　她表示除了每天需经历冷待及忽视外，她也多次目睹上层以应征者未符合企业文化要求来拒绝聘请，然而却总是挑选出一个能够融入白人圈的应征者。

　　Google现任环球多元化主席Yolanda Mangolini对此表示公司已尽力改善来提供共融环境。

　　人工智慧性别歧视 谷歌有解释

　　透过研究显示，人类研发的机器也能学到人类看世界的观点，无论是否有意。对阅读文本的人工智慧来说，它可能会将“医生”一词与男性优先关联，而非女性，或影像辨识也会更大机率将黑人错误分类为大猩猩。

　　2015 年，Google Photos 应用误把两名黑人标注为“大猩猩”，当时这错误意味着 Google 的机器学习还处于“路漫漫其修远兮”的状态。Google 立即对此道歉，并表示将调整演算法，以修复该问题。近日，身为错误的责任方，Google 正在尝试让大众了解 AI 如何不经意间永久学到创造它们的人持有的偏见；一方面，这是 Google 对外 PR（公关）的好方式，其次，AI 工程师也可用一种简单的方法来简介自己的偏见演算法。

　　影片中Google 介绍了 3 种偏见

　　互动偏差：用户可透过我们与其互动的方式来偏移演算法。例如，Google 召集一些参与者，让他们每人画一只鞋，但多半用户会选择画男鞋，故以这些资料为基础的系统可能不会知道高跟鞋也是鞋子。

　　潜在偏差：该演算法会将想法和性别、种族、收入等不正确地联系。例如，当用户在 Google Search 搜寻“医生”时，出现的大多为白人男性。

　　之前 Quarts 发了一则相关新闻，该报导称，经普林斯顿大学最新研究成果，这些偏见，如将医生与男性相关联，将护士与女性关联，都来自演算法被教授的语言影响。正如一些资料科学家所说：没有好的资料，演算法也做不出好决策。

　　选择偏差：据了解，用于训练演算法的资料量已大大超过全球人口，如果训练影像辨识的资料仅针对白人进行，那么得到的资料也只能来自 AI 有限的认定。

　　去年 6 月，“青年实验室”（辉达、微软等科技巨擘均是该实验室的合作伙伴和支援者）举办了一次 Beauty.ai 网路选美大赛。比赛透过人工智慧分析，征集了 60 万条纪录。演算法参考皱纹、脸部比例、皮肤疙瘩和瑕疵的数量、种族和预测的年龄等因素。最后结果显示，种族因素比预期发挥更大的作用：在 44 名获奖者中，其中有 36 人为白人。

　　事实上，关于演算法中含有性别、种族偏见的研究和报导，早已有之。据之前报导，要消除这些偏见，并不容易。