(单选题)

图像识别的人工智能（AI）总是把男人认成女人，认错的图片有一些共同点——都是站在厨房里或者在做家务。换句话说，这是一个会“性别歧视”的AI：它认为站在厨房里的就“该”是女人。课题研究员认为，人工智能总把女人和某些特定的元素联系在一起，在下达判断时被这些元素带跑了。因此，我们需要用技术方式去调整、弥合这个偏差，减少AI的偏见和错误。
以下哪项为真，能够质疑研究员的观点？

A.调偏的算法会衡量数据库的性别元素和偏见状况，并用它来纠正识别的预测结果，机器在性别方面的识别偏见能够减少40%以上

B.算法似乎太过在意你的输入，把原始数据太当真了。如果数据质量很高，那自然不是问题；但现在原始数据里已经有了偏见，算法就会进一步把它放大

C.那些被机器无意拾取的错误、歧视和偏见，其实长期存在于我们周围，技术人员拥有了大量的数据，但却对数据、乃至数据背后的社会现实缺乏考虑

D.许多数据库中，标签和性别绑定的程度十分突出，比如站在厨房里、做家务、照看小孩子的就被认为是女性，开会、办公、从事体育运动的则是男性

参考答案：C