最近的研究揭示了医疗保健领域内人工智能应用中持续存在的性别偏见。尽管由AI生成的故事（如ChatGPT）中出现了大量女性角色，但这些叙事仍遵循传统的性别刻板印象。澳大利亚弗林德斯大学的研究人员进行了一项全面研究，分析了近5万个针对各种AI模型的提示，考察了它们对医疗专业人员的描绘。
研究结果揭示了一个令人不安的趋势。大约98%的护士被认定为女性，而女性在其他医疗角色（如医生和外科医生）中的代表性从50%到84%不等。这种偏向可能源于AI公司在受到强化社会偏见的反对后所做的调整，但其根源在于广泛使用的训练数据集。
有趣的是，研究还表明，角色特质影响了性别识别。例如，如果医护人员被描述为亲切或尽职，他们更有可能被描绘为女性。相反，与领导力或能力相关的属性通常与男性角色相关联。
布鲁塞尔自由大学的萨拉·萨克纳博士等专家强调了这些发现的影响。她指出，AI生成内容中持续存在的刻板印象可能会阻碍女性和其他边缘群体在医疗保健职业中的代表性。随着AI继续塑造这一行业，解决这些内在偏见对于确保公平的代表性和患者护理标准至关重要。
尽管AI有潜力增强医疗保健的提供和诊断，但其编程中嵌入的偏见可能会无意中强化过时的社会规范，尤其是在性别角色方面。AI系统可以处理大量数据以改善临床结果，但它们对历史数据的依赖往往反映了现有医疗劳动力中的偏见。这可能导致医疗专业人员的失真表现，女性主要被视为护士而非医生或外科医生。
这些刻板印象之所以重要，是因为它们可以塑造社会对医疗职业的看法，可能影响年轻人的职业抱负和医疗机构的招聘实践。当AI工具在专业角色中显示性别偏差时，它们不仅强化了现有的偏见，还削弱了实现性别平等和多样性的努力。这可能导致一个自我延续的循环，使女性感到不太受鼓励去追求医生或医疗领导者的角色。
围绕这一问题的关键挑战和争议之一是使用反映历史不平等的有偏见的训练数据集，导致AI输出中复制刻板印象。此外，开发这些AI系统的团队缺乏多样性，这进一步影响了算法中嵌入的偏见。争议还涉及责任问题——当AI系统强化有害的刻板印象时，谁应负责？
尽管存在这些挑战，使用AI在医疗保健领域的优缺点如下：
- 优点：
- 效率： AI可以比人类更快地处理大量医疗数据，从而改进诊断和治疗计划。
- 可及性： AI驱动的工具可以使健康信息更容易为多样化的人群所获取，帮助缩小护理差距。
- 数据驱动的见解： 分析趋势和相关性的能力可以带来更有效的公共卫生策略。
- 缺点：
- 强化偏见： 如果AI系统基于有偏见的数据进行训练，它们将继续强化这些偏见，导致不平等的治疗。
- 失去人性化： 过度依赖AI可能会降低同理心和个人互动在医疗保健中的重要性。
- 伦理困境： 在不了解社会背景的情况下，AI做出的决定可能导致有争议的伦理结果。
为了应对这些偏见，需要采取多方面的方法。这可能包括雇用多样化的团队来开发AI算法，确保训练数据集代表医疗保健领域的性别多样性，并定期审核AI系统的输出。在整个开发和部署过程中，进行伦理监督和制定指南至关重要。
总之，随着AI继续融入医疗保健，解决伴随其使用的持续性别刻板印象至关重要。确保AI工具中的公平代表性不仅有助于打破过时的社会规范，还将为所有人贡献一个更加包容和有效的医疗保健系统。有关AI在医疗保健中的更多信息，请访问HealthIT.gov。
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