6.1响应新的生物医学技术和实践
最近的生殖医学发展是线粒体替代的,取代“健康”线粒体(负责能源生产的亚细胞结构)的“故障”取代,以防止遗传疾病的传播。 除了主流道德分析所提出的问题外,女权主义生物学家还注意到妇女作为研究和治疗的卵子(和因此线粒体)的潜在利用,正如他们对其他生殖组织的全球经济一样(Baylis 2013;迪克森2013)。 提出了类似的担忧关于新出现的生殖技术,例如基因组编辑和表观遗传学,以及这种研究最终导致的任何治疗,对女性的影响比男性更大(斯科特20222)。 不孕症的子宫移植的发展引发了关于仅对女性影响的实验技术的安全性和功效的重要道德问题(Flynn&Ramji 2019; Lotz 2021)。 同时,Ruby Catsanos及其同事(2013)等作者突出了常被忽视的观点,因为许多其他生殖技术,不可避免地利用女性身体作为完善的手段程序。
现在,越来越多的生物挑战主义者现在发表广泛称为数据伦理,数字伦理或AI伦理。 医疗保健领域正在迅速采用各种技术,利用人工智能(AI),机器学习(ML)和/或某种形式的自动决策。 在此基础上促进了这些技术,以至于它们更快,更准确,并为医疗实践和服务带来更大的一致性和客观性,以及可能提供更具成本效益的方法来向远程或资源不足的地区提供这些服务,从而提高全球平等。 医疗保健中的AI应用包括专门针对妇女健康的人,例如分析诊断乳腺癌和宫颈癌或预测临床数据的疾病进展的AI系统。 同时,通过提供健康信息(GROSS等人2021; PATON 2022),同时,将促使基于消费者AI的产品和APP驱动器的产品和应用程序声称的市场声称增长为孕妇,例如孕妇,如2021; PATON 2022)。 这些索赔受到一些女权主义生物学家的挑战,他们只看到了另一个妇女机构的控制和监督的另一个例子。
此外,关于AI的劣质数据,摇尾证据和超现实际设置的基础上,AI的过度划分存在严重担忧(Wang等,2019; Carter等,2020)。 对女权主义批评感兴趣的是,对计算机驱动的过程更好和更公平的声明,因为它们是“无污染”的人类偏离,它变得明显,AI倾向于将现有的不公正建立在新颖的数字系统中(D'Ignazio&klein 2020; Wellner&Rothman 2020)。 这可能是由于培训系统的数据的偏置性质。 这种可能发生的一种明显的方式是如果AI医疗保健技术使用主要或完全来自男性的数据(Larrazabal等,2020)。 健康数据受到长期社会,文化和机构偏见的严重影响,这意味着基于这些数据的算法将使持续甚至加剧现有的性别和健康差异 - 例如,缺乏对女性生理学的数据不可避免地意味着基于AI的药物副作用的预测可能非常不准确。 问题也可以用算法本身(即,数据可能是足够的,但算法与数据不足而不是),或者更基本上,它可能会从社会或政治假设中流动,整个过程已经构建,例如信仰服用特定药物(HO 2022)的女性的生活方式和行为。
女权主义评论家长期以来,对于任何技术,实践和义务的明确性分布可以转变出现在更加暧昧的东西中的内容。 例如,在家中的AI健康监测的扩展已被呈现为减少护理人员的负担(通常是女性)并增强残疾人或老年人的自主权的手段。 尽管如此,家庭成员将采用AI支持的护理的期望可以简单地在护理管理中建立新的成本或复杂性,为家庭成员提供情感或其他压力(例如,如果雇主预计他们的雇员将监视而不是提供灵活性工作时间),并破坏家族护理关系(Entwistle等,2014; Ho 2019)。
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