以人为本的 AI 反思 ^{CEFR B1}

作者认为，技术不是中立的，而是反映设计者的世界观。训练数据来自互联网和公开记录，往往带有被排斥、种族主义、性别歧视和经济不平等的历史痕迹。AI 从这些数据学习时，可能把既有伤害编码并放大。

文章还指出，企业的利润动机、股东和增长目标会影响系统开发与部署，决定哪些问题先被解决以及产品推出的速度。作者用“附带损害”来描述在企业竞速中受影响的人群。

作者警告去人性化的风险，特别是在军事或类似情境中，人可能被简化为数据点并作为目标。她呼吁采用以人权为核心的方法，在技术和商業化早期就质问谁建造了系统、如何运作以及谁从中获益。