Catherine D’Ignazio 與 Lauren F. Klein 的《Data Feminism》以交織性女性主義分析資料科學中的權力、分類、勞動與知識位置，提出「資料由誰、為誰、依據誰的利益而做」等問題。它並非 AI alignment 專書，但可作為檢查訓練資料、標註制度、模型評估與利益分配的規範工具，尤其能補足只談模型效能的技術視角。
思與行
- 將資料集文件化擴大為資料生產關係紀錄：誰蒐集、誰標註、誰缺席、誰能獲利。
- 在評估設計中讓受影響群體參與問題定義，而不是只在成品完成後進行意見調查。
參考
- 書籍資訊：Data Feminism，D’Ignazio & Klein, MIT Press, 2020；開放版。
- 延伸研究：社群參與應是治理權而不只是資料蒐集程序、資料主權是社群決定資料用途與收益的能力。