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Airbnb的网站连接着世界各地的旅行者和业主，该网站的一些用户抱怨说，他们受到了歧视和种族主义的困扰。Airbnb要应对这些投诉，最好的办法可能是将人类和计算机的专业知识结合起来。
在人性化方面，爱彼迎采取了强硬的立场，“对任何歧视零容忍”,聘请它的第一位多元化主管，David J. King III，他负责确保公司及其用户更加多样化。
在计算机科学方面，机器学习可以提供一种快捷方式，可以发出危险信号，识别用户的倾向，特别是那些有房屋出租的“房东”，这可能会导致歧视。
爱彼迎面临着一系列负面新闻的冲击，包括一位跨性别女性的推文她说，在向房东透露自己是跨性别者后，她被拒绝在Airbnb租房。Airbnb也一直在被一名非裔美国用户起诉他声称，当他试图在该网站上预订房产时，他受到了歧视，据称他的投诉被该公司忽视。
为了追求“创造一个人们可以归属于任何地方的世界”的使命，爱彼迎要求人们坚持其好客的做法是不够的;对于作为独立承包商的房东，该公司在法律上可以提出的要求也可能有所限制。此外，房东还可以通过一些明显的方法来规避接待政策:例如，当具有某些民族或种族背景的人或其姓氏含有宗教信仰的人提出要求时，声称某一房产不可出租。
对于Airbnb来说，避免歧视行为的最好方法是揭露房东信仰和态度的“基本真相”，而不仅仅是他们口头上承诺不基于种族、民族、性别、性取向、宗教或其他因素进行歧视。
通过梳理成千上万(甚至数百万)用户生成的语言，并在语言、语气、期望和不期望的行为之间找到强大的经验关联，机器学习可以深入、快速和高效地进行。例如，在审查房东时，Airbnb可以使用机器学习来搜索用户生成的文本，如网站上的房产描述、客户评论或推文。利用模式识别和计算机学习能力，机器可以搜索与某些歧视性信念或行为倾向高度相关的“危险信号”单词、短语或态度。机器学习技术可以非常强大地揭示主人的倾向，而他们不知道正在搜索什么;因此，他们的文本、评论或微博都体现了他们的自然反应。
在问题出现之前识别出不合适的房东可以降低歧视的风险，这对于Airbnb这样的酒店网站来说绝对是至关重要的。当负面用户体验通过社交媒体被放大时，要避免声誉和品牌受到严重损害，预防是至关重要的。
考虑到达美乐的视频恶作剧披萨员工的照片在网上疯传，照片中他们吐唾沫在食物上，还做出了其他令人恶心的行为，而且违反了卫生法规。尽管这些食物从未送到，但视频恶作剧损害了达美乐在顾客中的声誉，并使其支持率直线下降。
在Airbnb的案例中，防止其声誉受损的最好办法是在审查房东时表现得很好，比如在调查问卷中除了描述自己和他们的房产之外，还会无意识地透露他们的背景和态度——甚至涉及移民、枪支管制或退伍军人权利等问题。可以使用计算机算法扫描响应，以找出响应中的某些模式。除了使用特定的词汇外，语言的语气还可以表明是否与歧视某些群体的倾向高度相关。
制作这样一份问卷的一个挑战是如何措词避免偏见。再一次，机器学习的模式识别能力可以用来设计问题，这些问题很有可能有效地揭示潜在的情绪，并预测主持人的未来行为。
同样，机器学习可以帮助提高公司内部多元化培训的有效性，帮助人们调整自己的行为，不冒犯他人。机器学习可以帮助找出那些会产生意想不到的效果或使情况恶化的单词、短语或语气，比如在绩效评估后给出严厉的反馈。
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计算机不会推翻人类的选择;相反，它会突出潜在的问题，然后人们可以通过软化语气来解决这些问题，同时不改变内容——或者不改变内容。
当Airbnb与一些用户对歧视的看法作斗争时，多元化专业知识与计算机科学的结合产生了一条高效、经济的捷径。但单靠这两项都不够。通过共同努力，机器和人类可以通过寻找正确的信息和扫描“危险信号”来改善审查过程，从而在歧视有机会发生之前帮助防止歧视。
