研究顯示：跨性別、非二元性別與身障族群對AI負面觀感更強烈

AI技術正快速滲透我們的生活各個層面。從診間的醫療輔助判斷，到求職時的履歷篩選，甚至日常的新聞推薦，這些關鍵決策背後都可能藏著AI的身影。然而當AI開始影響醫療資源分配、就業機會與資訊獲取等重大人生抉擇時，系統性的偏見問題卻日益浮現。

根據最新研究，美國社會中對AI持負面態度的群體呈現明顯差異。我們團隊針對700多名受訪者進行調查，包含全國性樣本與刻意超額取樣的邊緣群體。結果顯示，跨性別者、非二元性別者及身障人士對AI的負面評價，顯著高於順性別與非身障族群。

其中非二元性別者的負面態度最為強烈，整體跨性別族群（含跨性別男性與女性）也表現出明顯負面傾向。值得注意的是，在順性別群體中，女性比男性更不信任AI，這與過往研究趨勢相符，但我們特別揭示了非二元與跨性別族群的獨特觀點。

身障參與者同樣展現更強烈的質疑態度，特別是神經多樣性（如自閉症譜系）與心理健康狀況的族群。這與越來越多研究相互印證：當AI系統試圖將複雜身分簡化成僵化分類時，往往導致跨性別與身障族群遭到錯誤判定或系統性歧視。

相較之下，研究發現非裔族群對AI的態度反而比白人更為正面，這看似矛盾的結果可能反映其對科技潛力抱持務實期待，即便明知存在歧視風險。未來研究需要更深入探討這種批判與樂觀並存的複雜心理。

面對邊緣群體合理的不信任，我們建議：

1. 建立真實選擇權：醫療與職場等場域應明確告知AI使用時機與方式，並提供無損權益的退出機制。

2. 強化資料透明：完整揭露訓練資料來源與使用規範，對曾遭資料濫用的族群尤為關鍵。

3. 參與式開發：在系統設計階段納入受影響社群，若群體明確拒絕AI應用，開發者應予以尊重。

當最易受演算法傷害的族群同時對AI戒心最重時，這正是給技術開發者的重要警訊。真正的科技進步，應該優先保障那些被置於風險中的群體。

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