其次，系統建立在歷史數據集之上。 例如，人工智能經常接受過去的新聞文章和內容的訓練，這些文章和內容包含隱藏（或不那麼隱藏）的偏見。 這就是為什麼當你搜索“nurse”時谷歌圖片將主要顯示女性的照片，而當你搜索“footballer”時會顯示男性的照片。
在相對較新的領域，例如一些女子體育聯盟，可供 Google 使用的示例較少。 NRL 成立於 1998 年，這意味著谷歌有 24 年的時間參考 NRL 男子總決賽，而女子比賽只有 4 年。
公雞隊慶祝他們的 NRLW 英超冠軍。信用：蓋蒂
這阻礙了女性運動的發展，因為她們在網上長期處於隱身狀態，並強化了男性處於運動中心而女性被置於一旁的歷史偏見。
這也使粉絲更難找到有關遊戲和運動的信息——限制和禁止他們的參與。
這有助於形成一個反饋循環，在這個循環中，過去一直在做的事情被放大了。
正在加載
談到解決方案，Pfefferkorn 表示，谷歌有能力進行干預，而且過去也這樣做過。 2016 年，搜索引擎對算法進行了更改，以解決大屠殺否認內容的問題，並且之前已將垃圾郵件網站降級。 然而，谷歌更傾向於減少算法的功能，而不是為了社會利益而試圖改進它們。
這就是讓更多女性和邊緣化社區的人參與 IT 和軟件開發可以幫助挑戰嵌入在這些算法中的現狀的地方。
增加對女子運動的報導也將有助於該軟件的人工智能了解世界的發展方向。 因此，媒體在 NRLW 上發表的文章越多，Google 也會越了解它。
如果您想提供幫助，您可以從網絡空間的深處大喊女性運動。 或者，谷歌“NRLW 總決賽” 1000 次，直到它得到想法。
