半左右。[35]尽管当代美国英语语料库有5.2亿个词，收录
近至2015年
文本，但男女代词比例也是2比1。[36]依据这些满是缺口语料库来训练算法，就给人留下这样
种印象：这个世界实际上是由男性主宰。
图像数据集看来也存在性别数据缺口问题：2017年，项对两组常用数据集分析发现，男性图像数量远超女性图像；这两组数据集包含“来自网络10万多张复杂场景图像，并附有说明”。[37]华盛顿大学项类似研究发现，在他们所测试45种职业中，女性在谷歌图像搜索中出现比例偏低，其中CEO比例最为悬殊：美国27%CEO是女性，但在谷歌图像搜索结果中，女性只占11%。[38]搜索“作家”结果也是不平衡，谷歌图片中只有25%搜索结果是女性，相比之下，美国作家中女性实际占比有56%，研究还发现，至少在短期内，这种差异确实影响人们对某个领域性别比例看法。当然，对于算法来说，影响会更长远。
这些数据集不仅未能充分代表女性，而且歪曲她们形象。2017年项对常用文本语料库分析发现，女性名字和相关用词（“妇女”“女孩”等）与家庭关系大于与职业关系，而男性情况正好相反。[39]2016年，项基于谷歌新闻流行公共数据集分析发现，与女性相关最热门职业是“家庭主妇”，与男性相关最热门职业是“名家大师”。[40]与性别相关十大职业还包括：哲学家、社交名人、队长、前台接待员、建筑师和保姆——你可以自行猜测，哪些是男性，哪些是女性。2017年图像数据集分析还发现，图像中包含活动和物体表现出“明显”性别偏见。[41]研究人员之马克·亚茨卡尔预见这样种未来：如果机器人是通过这些数据集来训练，当它不确定人们正在厨房里做什
时候，它就会“给个男人杯啤酒，让个女人帮忙洗碗”。[42]
这些文化成见可从现已广泛使用人工智能技术中找到。例如，斯坦福大学教授隆达·席宾格想把报纸对她采访从西班牙语译成英语，而谷歌翻译和Systran翻译系统都反复使用男性代词指代她，尽管文中出现像profesora（女教授）这类明显指代女性术语。[43]谷歌翻译还在将土耳其语译成英语时，赋予原本性别中立句子刻板成见意味。Obirdoktor意思是“她/他是个医生”，但被翻译成“他是个医生”，而Obirhemsire（意思是“她/他是个护士”）被译成“她是个护士”。研究人员发现，翻译软件在将芬兰语、爱沙尼亚语、匈牙利语和波斯语译成英语时，也出现同样现象。
好消息是
们现在有这些数据——但程序员们是否会用这些数据来修正他们偏向男性算法还有待观察。们希望他们会，因为机器不仅能反映们偏见，有时还会放大它们——而且是大幅放大。2017年图像研究显示，女性出现在烹饪相关图片中可能性至少比男性高33%，但以这个数据集为基础训练算
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