オフィスの AI にはジェンダーの問題がある: なぜ男性が女性よりも AI を使用することが多いのか

人工知能が新しい同僚としてオフィスに参入しました。人工知能にはデスクがありませんが、一部の仕事を引き継ぎます。問題は、全員が同じペースで一緒に取り組む方法を学んでいるわけではないことです。多くの状況において、 女性よりも男性の方がよく使います。このギャップはどこから来るのでしょうか？そして、スキルの成長速度が同僚間で異なる場合はどうなるでしょうか?

AI がオフィスに参入しても、男女格差は 20% 近くにとどまる

2番 に掲載された分析 「AIシフト」 の フィナンシャル・タイムズ生成 AI の私的使用と有償労働に固有の使用を区別する規定が浮上します。 2 つのまったく異なる採用の軌跡。日常的な使用において、男女間の格差は縮小しています: 推定値 – ある人によっても確認されました OpenAIが昨年9月に発表した調査結果 – 男性と女性の平等に近いバランスを提案します。の場所で 仕事しかし、状況はかなり変化し、男性は引き続き ChatGPT などのツールを女性よりも頻繁に使用する そして、それらを採用する人々の間では、より激しい使用も見られます。したがって、消費者の世界で男女差が縮まる傾向にあるとしても、職場では男女差は拡大しないにしても、安定しているように見えます。

ギャップの一部は、男性と女性という仕事の世界に特有の構造的要因によって説明されます。 彼らはさまざまな専門分野に均等に配分されていません。たとえば、ハイテク分野は依然として男性が多数を占めており、ソフトウェア、データ、自動化などの AI が最も急速に普及する分野でもあります。しかし、この説明では十分ではありません。実際、同じ会社の非常に似たタスクを担当する同僚を比較した場合でも、採用における違いは明らかです。

平等

テクノロジー業界で働く女性は 5 人に 1 人だけであり、その割合は依然として減少しています

ルカ・インデミニ

2024 年 9 月 27 日

他の情報源からも現れる兆候。あ のワーキングペーパー ハーバード・ビジネス・スクール は 18 件の研究 (14 万人以上) の結果をまとめ、生成 AI の使用における男女差がさまざまな地域、セクター、職業にわたって広がっていると結論付けています。 これらのツールを使用する可能性が 20% 低下特に専門的な目的の場合。この報告書は、問題がデジタル化が不十分な分野への単純な参加をはるかに超えていることを強調しています。何よりも体重が重い 不確実性の認識 技術スキルとの関連性: これらのツールに精通していないため、ほとんどツールを使用する頻度が低くなります。 それに耐えられないことへの恐怖。これに加えて、 社会的判断あるいは、アルゴリズムのサポートを選択した場合に、能力が低いとみなされるのではないかという恐れ。これらすべては、本当の障害は技術的なものではないことを示しています。 文化的および心理的単純にツールが不足していることよりも、壁が根深く、打ち破るのがはるかに困難です。

こちらからも出てくる証拠 イタリア銀行人工知能とジェンダーギャップとの関係を掘り下げた論文 分析 これは、イタリアや米国など、さまざまな現実に共通する生成 AI の導入におけるギャップを物語っています。この場合でも、 男性はこれらのツールをより頻繁に使用する傾向があります;この違いは同じ役割であっても持続しており、深遠な行動力学の存在を示唆しています。報告書は男性の1つに焦点を当てています 技術的な実験に対するより高い傾向エラーやプライバシーに関連するリスクについての異なる認識が組み合わされています。このギャップは、将来のキャリアにとって重荷となる危険性があります。AI が生産性の原動力になれば、今日は経験が少ない人でも、明日はより充実した自分になる可能性があります。 スキルセットの低下。

人工知能の分野で活躍するイタリア人男女500人

2024 年 3 月 19 日

詐欺師症候群と倫理の間: 仕事での AI の使用を妨げるもの

この数字の背後には単一の説明があるわけではなく、テクノロジーそのものよりも労働文化に関係するさまざまな要因が考えられます。 1つ目は信頼です。いわゆる 「詐欺師症候群」 とりわけ女性のアプローチを特徴づけているようです。多くの専門家にとって、問題はツールにアクセスすることではなく、むしろ そうする権利があると感じる あらゆる選択が判断できる状況で。もし 評判コスト 知覚が非常に高いため、実験が遅くなります。

それから次の問題があります倫理女性がより高いレベルの注意を示し、その結果、ためらいを示す領域です。それは勇気の欠如ではなく、勇気の問題です 分析的慎重さ それは、透明性と職業上の正しさに関する非常に具体的な疑問から生じます。 AI が登場すると、多くの専門家はアルゴリズムに委任することについて疑問に思います。仕事の所有権を失わずに、どこまで機械に置き換えてもらうことができるでしょうか?

それを使う人がそれを訓練する: 男性に最適化された AI のリスク

最後に、この問題は誰が AI を採用するかだけでなく、AI がどのようにトレーニングされるかにも関係します。ツールを使用すればするほど、ユーザーからのフィードバックにより、エラーや具体的なニーズがより早く明らかになります。労働力の一部が日常的に使用されていない場合、人工知能が最も使用する人 (この場合は男性) のニーズと言語のみに基づいてより迅速に最適化されるリスクがあります。最終的にはAIになるかもしれない 女性の経験にあまり執着しないそれは単に、多様性と詳細度が低い一連の指示と提案に基づいてテストされ、洗練されているからです。