。。。我们所处的世界越来越依赖和受制于数据。尤其是大数据。反过来，大数据又在大计算机里接受大算法的筛选，以便筛出大真理。但当你的大数据被巨大的沉默所破坏，你得到的真相就只是半真半假。而且通常对于女性来说，它们根本就不是真的。正如计算机科学家自己说的：“垃圾进，垃圾出。”这种新环境令消除性别数据缺口的需求更加迫切。辅助医学诊断、筛选简历甚至面试潜在求职者的人工智能已经很常见。但是训练人工智能的数据集充满了数据缺口——而且由于算法通常被当作私有软件且受到保护，我们甚至不能检查这些缺口是否被考虑在内。。。。数据只是信息的另一种说法，而信息有很多来源。没错，统计是一种信息，但人类的经验也是信息。所以我认为，当我们设计一个为所有人服务的世界时，我们需要女性在场。如果那些对我们所有人产生影响的决定，都是出自身体健全的白人男性（九成来自美国），那也会形成数据缺口——就像在医学研究中不收集女性身体信息会形成数据缺口一样。正如我将展示的，女性视角的缺席恰恰大力驱动了一种无意识的男性偏见，而这种偏见还试图（通常是善意地）假装自己“性别中立”。这就是波伏瓦所说的，男人把自己的观点与绝对真理相混淆。