科技批判論文

本文調查了人工智能系統中性別偏見與數字素養在科技領域賦權女性潛力之間的相互作用。通過綜合2010-2024年的研究，探討性別偏見如何在AI中體現及數字素養倡議的有效性。

2018年發表於FAccT會議的開創性研究，揭示了商業面部識別系統中對深色皮膚女性的嚴重偏見，錯誤率高達34.7%，而淺色皮膚男性僅為0.8%。

D'Ignazio 與 Klein 將女性主義理論帶入資料視覺化，提出從權力、情感、身體、位置性和不確定性出發重新設計資料表達。

Noble 提出黑人女性主義技術研究的必要性，說明搜尋、平台和數字基礎設施如何複製種族化與性別化權力，而非只是中立工具。

Cohn 透過參與觀察核戰略專家社群，揭示看似中性的技術語言如何把核毀滅包裝成男性化、抽象化和情感隔離的理性實踐。