這年頭，連AI都在“重男輕女”?

你知道嗎？AI也會(huì)重男輕女！

有研究發(fā)現(xiàn)，從簡(jiǎn)歷篩選到績(jī)效評(píng)估，算法會(huì)系統(tǒng)性地降低女性評(píng)分。

但事實(shí)上：女性管理者越多的企業(yè)，業(yè)績(jī)反而越好。

今天就來(lái)聊聊這事兒～

AI加劇性別歧視？

你有沒有過(guò)這樣的經(jīng)歷？

簡(jiǎn)歷投出去石沉大海，明明條件不差；

同樣的崗位，薪資卻比男同事低一截；

升職時(shí)總被問“如何平衡工作與家庭”；

能力強(qiáng)被說(shuō)“太強(qiáng)勢(shì)”，溫柔點(diǎn)又被說(shuō)“沒主見”......

這些看似微小的“職場(chǎng)日常”，其實(shí)都是性別歧視的縮影。

更扎心的是，現(xiàn)在連AI都在“重男輕女”。

亞馬遜搞了個(gè)AI招聘工具，想用科技提高簡(jiǎn)歷篩選的效率。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)AI居然自動(dòng)給女性簡(jiǎn)歷打低分！

AI還偏好某些特定的表達(dá)方式。

它更青睞那些使用“執(zhí)行”“捕獲”等動(dòng)詞的簡(jiǎn)歷——而這些動(dòng)詞，恰恰常見于男性工程師的簡(jiǎn)歷中。

這還不是個(gè)例。

柏林工業(yè)大學(xué)的研究發(fā)現(xiàn)，ChatGPT在給求職建議時(shí)，同樣的條件，建議女性開價(jià)28萬(wàn)美金，男性卻能開40萬(wàn)美金——差了整整12萬(wàn)美金！

谷歌的定向廣告算法向男性賬號(hào)推送高薪職位的比率，與向女性推送的比率相比，達(dá)到了驚人的402:60。

這意味著，很多女性壓根看不到那些高薪職位的機(jī)會(huì)。

她們連“被考慮”的資格，都被算法悄悄地過(guò)濾掉了。

LinkedIn的職位推薦系統(tǒng)也存在類似問題。

算法根據(jù)過(guò)往點(diǎn)擊與互動(dòng)數(shù)據(jù)優(yōu)化推薦，長(zhǎng)期強(qiáng)化“男高管—男應(yīng)聘者”的連接鏈路，不經(jīng)意間造成性別及年齡隱形壁壘。

但最諷刺的來(lái)了。

就在AI誤讀女性的同時(shí)，數(shù)據(jù)卻告訴我們另一個(gè)真相——女性高管越多的企業(yè)，財(cái)務(wù)績(jī)效和創(chuàng)新安全性往往越高。

清華大學(xué)胡佳教授的研究也顯示，女性高管比例與企業(yè)業(yè)績(jī)存在顯著正相關(guān)。

一邊是AI的“偏見”，一邊是女性管理者的“實(shí)績(jī)”。

為什么AI會(huì)重男輕女？

算法為何歧視女性？

要理解這個(gè)問題，我們首先要明白AI的思考模式。

AI不是憑空產(chǎn)生的智慧，它是“吃”歷史數(shù)據(jù)長(zhǎng)大的。

想象一下，如果一個(gè)孩子從小只讀男性作家的作品，只接觸男性科學(xué)家的故事，他長(zhǎng)大后自然會(huì)認(rèn)為“偉大=男性”。AI也是一樣。

亞馬遜的案例就很典型。

過(guò)去10年，科技行業(yè)的簡(jiǎn)歷中男性占絕大多數(shù)，AI從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的“優(yōu)秀程序員”特征，自然就偏向男性化。

當(dāng)它看到女性簡(jiǎn)歷時(shí)，就像看到一個(gè)“異類”，下意識(shí)地打了低分。

由此就形成了惡性循環(huán)。

當(dāng)AI更常給男性推薦高管職位，男性的晉升數(shù)據(jù)就越來(lái)越多，女性的數(shù)據(jù)越來(lái)越少，下一輪訓(xùn)練的AI就會(huì)更加“確信”男性更適合高管職位。

AI并不會(huì)自動(dòng)修正不公平，它更擅長(zhǎng)復(fù)制并放大已經(jīng)存在的結(jié)構(gòu)性偏差。

更可怕的是，當(dāng)歧視被算法包裝成“概率”“評(píng)分”“效率指標(biāo)”時(shí)，它反而顯得更理性、更難被質(zhì)疑。

我們更容易發(fā)現(xiàn)算法的偏見，卻很難意識(shí)到自己的決策盲區(qū)。

因此有專家提出：AI時(shí)代，我們更需要女性管理者。

AI時(shí)代更需要女性管理者？

最主要的原因，是領(lǐng)導(dǎo)力定義的轉(zhuǎn)變。

過(guò)去，領(lǐng)導(dǎo)力=專業(yè)深度+效率最大化。

這些能力，AI正在逐步取代。AI分析數(shù)據(jù)比人快，預(yù)測(cè)趨勢(shì)比人準(zhǔn)。

但AI有個(gè)致命盲區(qū)：它不會(huì)處理人際關(guān)系，不會(huì)協(xié)調(diào)部門沖突，不會(huì)在矛盾目標(biāo)中做權(quán)衡。

而這，正是新時(shí)代領(lǐng)導(dǎo)力的核心。

現(xiàn)在的領(lǐng)導(dǎo)力=系統(tǒng)協(xié)同+跨部門整合+處理隱性沖突。

算法看不懂組織內(nèi)部微妙的人際張力，聽不懂會(huì)議上沒說(shuō)完的話，也感受不到團(tuán)隊(duì)里暗流涌動(dòng)的情緒。

但這些正好是女性擅長(zhǎng)的。

這是由女性的職場(chǎng)生存處境決定的。

女性往往被要求做各種“邊界型”的工作。

在不清晰的局面中協(xié)調(diào)多方利益、在權(quán)責(zé)不對(duì)齊時(shí)推動(dòng)協(xié)作、在關(guān)系緊張時(shí)緩和沖突、在系統(tǒng)張力中維持運(yùn)轉(zhuǎn)......

這讓很多女性管理者擁有了情境敏感性、關(guān)系整合力和多目標(biāo)平衡能力。

說(shuō)到這，我想到一個(gè)有趣的現(xiàn)象。

從Siri、導(dǎo)航到智能客服，為啥默認(rèn)都是女聲？

有研究數(shù)據(jù)表明：用女聲的語(yǔ)音助手，用戶留存率能提高23%。

因?yàn)榕月曇舯桓兄獮椤案蟹?wù)性”“更順從”。

這說(shuō)明：女性特質(zhì)被需要，但被需要的方式是“服務(wù)”而非“領(lǐng)導(dǎo)”。

我們一邊享受女性帶來(lái)的“舒適感”，一邊卻低估女性管理者的能力。

AI是一面放大鏡。

它不會(huì)自動(dòng)帶來(lái)公平，只會(huì)放大此前的標(biāo)準(zhǔn)。

因此，如果只看重“個(gè)人產(chǎn)出”，AI只會(huì)加速內(nèi)卷和不平等。

但當(dāng)我們開始看重“系統(tǒng)整合力”、關(guān)系協(xié)調(diào)、人才發(fā)展這些“難以量化”的能力，AI就能幫助識(shí)別那些真正在幕后連接團(tuán)隊(duì)、維系文化的人。

當(dāng)AI開始為人類打分，我們反而更需要那些愿意“看見人”的領(lǐng)導(dǎo)者。

因?yàn)榭匆娛裁矗褪沁x擇什么樣的世界。

AI時(shí)代的領(lǐng)導(dǎo)力競(jìng)爭(zhēng)，不是一場(chǎng)技術(shù)競(jìng)賽，而是一場(chǎng)關(guān)于價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)的選擇。

女性管理者長(zhǎng)期被低估的那些能力——連接、整合、共情、權(quán)衡——正在成為這個(gè)時(shí)代最稀缺的資源。

這不是為誰(shuí)正名，而是我們所有人都需要面對(duì)的現(xiàn)實(shí)。

當(dāng)技術(shù)接管了“正確”，人類需要重新定義“重要”。

而那個(gè)定義的過(guò)程，必須有女性的聲音。

「小印安利TIME」- 歡迎關(guān)注少禾成長(zhǎng)視頻號(hào) -▼