Lidia Perska革新观点：随着人工智能（AI）的快速发展，它呈现了一个独特的机会，能够在全球范围内重塑行业和社会。然而，其真正本质在于与AI的发展和利用相关的道德责任，强调考虑数据多样性以推动包容性的重要性。
接纳包容性实践：社会机构致力于促进多样化和包容性AI，应当学习于致力解决多样性和残疾问题的企业，而不是只关注超越现有目标。实施性别平等和负责任的AI采用承诺可以为不同多样性相关挑战铺平道路，为量身定制的解决方案铺平道路。
通过AI体现文化敏感性：利用AI全球捕捉并整合微妙的文化细微差异可以减轻源自区域和文化差异的偏见。通过利用AI保存个体特征的能力，甚至那些患有肌萎缩侧索硬化症（ALS，又称卢·盖里格病）等残疾的人也可以受益。定制AI服务以与当地文化保持一致，增强相关性、使用率和可访问性。
合作伙伴关系：通过与一致组织合作，加强AI多样性和包容性，促进有影响力的变革。共同开发可访问且实惠的技术将共同推动有影响力的转变，在AI采用的发展阶段相互支持。
评估影响和进展：评估AI多样性和包容性倡议的影响及转型结果至关重要。从开发开源解决方案到跟踪负责任AI应用，评估道德治理变化对于有效的战略增强和结果改善至关重要。
未来展望：随着AI项目整合特定区域相关视角，有潜力在全球范围内促进包容性。通过在每个阶段优先考虑多样性、公平和包容性，简化AI的开发和部署，可以走向更加公平和可持续的未来之路。
拓展AI多样性和包容视野：深入探讨AI多样性和包容领域可见，范围不仅涵盖文化和性别包容性，还包括更广泛的神经多样性。认识到患有自闭症、阅读障碍或多动症等神经多样情况的个人独特视角和贡献对于创建服务更广泛的能力和才华的AI系统至关重要。
关键问题：
1. 如何调整AI以更好地适应具有神经多样特征的个人？
2. 可以实施哪些策略来确保AI开发团队代表多样化背景和经验？
3. 无意识偏见对AI系统有何影响，如何缓解以增强包容性？
挑战和争议： 在提高AI多样性和包容性方面的主要挑战之一在于解决用于训练AI算法的数据集中的偏见。偏见数据可能导致歧视性结果，并延续现有不平等。此外，关于使用AI做出可能对个人和社区产生深远后果的决策的道德影响产生争议。
优势：
– AI开发中的多样化视角导致更多创新解决方案，满足更广泛社会需求。
– 包容性AI系统有助于减少偏见，并促进决策过程的公平性。
劣势：
– 在AI开发中实施多样化和包容性实践可能需要大量时间和资源。
– 确保在不同文化背景下道德使用AI可能会面临挑战，因为不同的规范和价值观存在差异。
