件、简历扫描软件和网络搜索算法，它们
数据也充斥着性别数据缺口。
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英国国家语料库[34]（收录20世纪晚期大量文本中1亿个单词），发现女性代词出现率始终只有男性代词
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
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