正因为如此，在AI程序被投入使用一年后，Amazon高层最终宣布关停项目 。
可能的解决方案
虽然Amazon关停了项目，但AI偏爱男性应聘者，是否真的无法通过优化程序解决呢？如果采用不同的样本，又是否能改善这个问题呢？
为此小探就可能的解决方案，采访了一位不愿透露姓名的业内人士 。
听小探把整个事件徐徐道来之后，这位人士提出了一个方案：首先设置两套AI程序，在深度学习的过程中，男性和女性的样本分开学习，然后在评分过程中，先让AI把简历按性别分为两组，再用针对男性的AI程序给男性打分，用针对女性的给女性打分，这样就能最大程度保证公平 。
小探听完之后不由得感叹业内人士的专业性，谈笑间便提出了一个具体的解决方案，似乎让问题迎刃而解 。然而，如果问题这么简单就能解决，为什么Amazon的工程师们还拿它毫无办法，以至于高层最终不得已关停了项目呢？小探怀着将信将疑的态度，又采访了一位Google的工程师 。
果不其然，这位工程师对“分开学习、分开评分“的方法产生了质疑：如果涉及两个程序，分别深度学习两个性别的样本，那么针对女性的AI程序因为样本太少，学习不到需要的特性，从而在评分时很可能产生新的问题 。
至于通过修改算法，能否让AI评分变得公平，这位工程师的答案是：很难 。他向小探解释道，现在深度学习一个很大的问题就是，模型极其难以解释——当AI做出一个判断时，工程师很难分析出它是怎么作出这个判断的 。所以，也许Amazon的AI缺乏“可解释性” 。
“可解释性”，简单来说，就是当AI作出一个判断，工程师能知道是AI神经网络的哪些部分，根据样本中的哪些线索，得出了那个判断 。而Amazon最终选择关停项目，很有可能是由于AI缺乏“可解释性”，造成工程师不知道该修改AI神经网络中的哪些部分，导致问题一直无法被实际解决 。因此这位工程师最后给出的论断是，“工程上来讲，想修复这个问题很难” 。
不过，并不是所有工程师都对此不看好 。小探采访了一位微软的工程师，他在电话中自信地表示：技术层面上，一定能实现公平对待男性和女性应聘者 。
然而紧接着，他便反问小探：“但你是想反映公平，还是想反映真实？”
小探不禁陷入沉思 。难道我们追求的公平——让男性女性有同样的机会就职——是不真实的吗？
AI印证了现状，HR却想改变现状
Amazon的AI偏爱男性应聘者，不仅暴露了Amazon公司内男多女少的问题，还反映了整个科技行业内男女比例失衡的现象 。
据路透社统计，Amazon、Facebook、Apple、Google、Microsoft五家科技巨头的员工中男性占比分别为60%、64%、68%、69%、74% 。而这五家公司中技术类职位男性占比甚至更高，最高的Microsoft占比达到81% 。
各大科技公司员工男女比例：蓝色为男性，红色为女性
因此Amazon的AI并不是针对谁，而只是基于样本映射出了现实——男多女少，是目前整个科技行业面临的痛点 。
为什么这是痛点呢？首先，对于体量庞大的科技公司而言，男多女少意味着公司内部人员组成单一 。要知道创新是科技公司的命脉，而创新往往是通过不同思维的碰撞产生的 。一旦公司人员组成过于单一，思维的碰撞就会减少，导致创新减少，切断了科技公司的命脉 。
其次，过于明显的男女比例失衡，容易给公司招致“性别歧视”的骂名 。因为对于“高大上”的科技行业，公众往往抱有一种美好的期望，认为在这个行业中一切都应该公平公正，因此一旦有一丝迹象表明了不公平现象的存在，比如男多女少的问题，公众便会把公司推向社会舆论的风口浪尖，让公司高层承担巨大压力 。
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