拉丁美洲女性在人工智能（AI）的开发中发挥了重要作用，特别是在解决性别暴力问题上。以伊万娜·费尔德费伯为例，她创立了DataGénero，专注于性别数据分析。她的团队开发了一种AI程序，能够分析与家庭暴力相关的法律文件，提供关键数据以支持政策变化。
AI帮助识别和揭示藏于数据中的性别不平等现象，推动社会警觉。与此同时，该地区的其他组织如Derechos Digitales的也在分析技术如何影响地方性别平等，并倡导公正算法。
然而，技术的实施常常受到数据结构不一致的制约，影响了人工智能的有效性。为了克服这一挑战，本地化数据和更加公平的模型设计是至关重要的，这样才能反映每个国家和地区独特的社会文化背景。
难词
- 女性 — 指女性这一性别的人
- 开发 — 创造或设计新的东西
- 性别 — 社会文化中对男性和女性的分类性别数据分析, 性别暴力问题, 地方性别平等
- 暴力 — 用力造成伤害或威胁家庭暴力
- 数据 — 信息的集合，常用于分析性别数据分析, 藏于数据中, 本地化数据
- 技术 — 使用科学知识创造产品或解决问题分析技术
- 有效性 — 做某事的能力或能否成功
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讨论问题
- 你认为技术如何能够更好地支持性别平等？
- 在你的国家，性别问题有哪些表现？
- 你觉得本地化数据的重要性是什么？
