科技與社會（Science, Technology and Society.簡稱STS）領域的特別強調科技本身雖然是「非人」，但它們與人們互動產生的意義或效果是必須放在社會文化的脈絡中來理解才行。越來越發達的科技產品也積極參與了每一個人的社會網絡，人們對自己或與他人關係的理解，都越來越依賴科技的表達與使用。舉例來說：現在很多大學老師出作業，學生都用CHATGPT來回答。認真看作業的老師，很快會知道這不是學生自己去找資料消化後自己寫出來的。老師要如何處理這樣的作業？老師的作法就會經由一系列的師生關係、學校規定、教育理念等相關的社會網路來產生結果。使用CHATGPT的學生自己到底學習到了什麼？若受到老師的懲罰，他們又學到了什麼？總之，如今的科技已經不能自外於人的社會文化，科技不再是「中性的」「中立的」。
上面的STS研究加上性別的視野，又會看到什麼不一樣的風景？我們用這部影片來做例子。科學家爸爸相信若機器人可以取代媽媽原本的角色來照顧二個女兒，這個家庭就可以回復到原本的樣貌。因為原本的家庭就是建立在男主外女主內的傳統家庭性別分工模式上。失去媽媽對全家都是很大的打擊，但製作一個類似媽媽的機器人艾普洛來取代，可以解決這問題嗎？可能小妹妹子珈會誤以為艾普洛是媽媽，後來機器人不能使用後，子珈還是要面對喪失母親的痛苦，甚至更加疑惑與錯亂。這對子珈的心理打擊的影響，是電影沒法交代與處理的。若發生在真實生活中，又會有什麼結果？
如果，媽媽的過世，讓爸爸製作一個會做家事也會說笑話很萌很可愛的機器人寶寶，取代以前媽媽部分的家務工作。這樣，可能就不會造成子瑜回家後的抗拒，子珈也會慢慢接受媽媽過世的事實，家務依舊有機器人做得井井有條，而爸爸為了彌補母親的空缺，多花時間與孩子相處，爸爸也可以學習親職的甘苦。新型的單親親職與傳統雙親親職可以一樣好。事實上，這樣的家庭在臺灣很多，只是沒有機器人協助家務，讓單親特別辛苦。傳統的性別分工，男主外女主內，若有家務機器人的協助，應該可以讓親職輕鬆很多，但也可能沒有給予孩子學習作家務的機會，讓他們笨手笨腳，失去實做的本領以及錯失創作發明的機會。（對於科技與性別的關係，若想深入瞭解，可以參考成令方、吳嘉苓（2005），〈科技的性別政治〉的論文）
AI的資料輸入來源，來自現有的資料，那麼就一定帶有性別／族群的偏見。2006年機器學習的演算法突破瓶頸，後來發展出人工智慧可以快速閱讀資料，做翻譯，甚至給予解決的答案。人們盲目使用，全沒有質疑其正確性。這裡以亞馬遜人才聘用的案例為例，使用AI招聘的結果，發現這個AI嚴重偏好男性。「2018年亞馬遜的AI演算法以過去十年間招聘資料進行訓練，最終演算法『忠實』呈現了招聘男女不平均，由於難以確保該演算法對於性別的公平性，亞馬遜只得棄用。」（見陳亭瑋，2021）
目前現有的數據資料，其實都缺少很多女性的資料。2020年夏天，臺灣翻譯了一本英文書《被隱形的女性：從各式數據看女性受到的不公對待，消弭生活、職場、設計、醫療中的各種歧視》（Invisible Women: Exposing Data Bias in A World Designed for Men）。我為這本書寫了推薦序，在此簡要說明。
「退休的美國湖人隊明星球員賈霸（Kareem Abdul-Jabbar），對美國種族歧視的發言，非常精準貼切。......賈霸說：「美國的種族主義就像空氣中的塵埃，就算你幾乎被窒息嗆死。種族主義的塵埃幾乎是隱形的，直到你讓陽光照進來。當陽光照下來時，你看見到處都是灰塵。只要我們讓陽光一直進來，我們就有機會打掃灰塵。但是，我們必須保持警惕，因為空氣中總是會有塵埃。」
這本書作者佩雷茲提出「性別資料缺口」（gender data gap）讓女人成為隱形的「缺口」，就如賈霸說的，是看不見的塵埃。「社會性別資料缺口」是什麼？其實就是很多與女性有關的資料被忽視沒有被報導，女人就成了隱形人。要如何彌補這樣的缺口？本書作者佩雷茲藉由各國資料彼此的交織補綴，「缺口」逐漸被看到又逐漸被縮小，我們才有能力清潔打掃過去蒙蔽我們眼睛的塵埃。可見人工智慧AI的大數據資料，是建立在每個國家的「社會性別資料的缺口」上的，怎會中立客觀，值得信任？所以我們還有很長的路要走。