Women Worry, Men Adopt? Gendered Risk Perceptions and Generative AI Adoption
这项研究表明，对人工智能社会风险（特别是针对心理健康和环境方面）的性别化认知，是导致男女之间采用差距的关键驱动因素，其中对风险的担忧显著抑制了女性对生成式人工智能的使用，并加剧了数字不平等。
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想象一下，科技世界就像一个巨大且繁忙的游乐场。长期以来，研究谁在玩哪种滑梯的科学家们注意到了一种模式：男孩和女孩往往会去不同的区域。这不仅仅是关于谁拥有入场券（接入能力）或谁知道如何爬梯子（技能）的问题。这关乎于谁“想”去玩，以及为什么要玩。这个研究领域被称为“数字鸿沟”，它正在观察技术采用不仅是一个技术问题，更是一个社会问题。当一种全新的、功能极其强大的工具到来时——比如一个能写故事、解数学题并在几秒钟内画出图画的神奇机器人（被称为生成式人工智能/Generative AI）——每个人都在想：谁会使用它，而谁又会被落下？如果某一群人使用得更多，他们可能会变得更擅长，晋升更快，赚得更多，而另一群人则会掉队。但是，他们掉队的原因是因为不够聪明，还是因为在担心某些事情？
这篇题为《女性担忧，男性采用？》（Women Worry, Men Adopt?）的论文正是深入探讨了这样一个问题。作者法比安·斯特凡尼（Fabian Stephany）和杰德热伊·杜辛斯基（Jedrzej Duszynski）分析了来自英国9,000多人的数据，以观察生成式人工智能领域究竟发生了什么。他们发现，男性确实比女性更频繁地使用这些工具。但转折点在于：他们认为通常被认为是原因的因素——比如缺乏技能或信心——并不是故事的全貌。相反，他们指出，女性之所以更加谨慎，是因为她们在更深入地思考这项技术对整个社会可能带来的潜在危险。
把这想象成一个全新的、超快速的过山车。“技能”解释说，女性不坐是因为她们不知道如何扣好安全带。但这篇文章表明，许多女性其实知道如何扣好安全带，但她们正盯着轨道在想：“嘿，那个环形看起来有点晃动，万一这场游乐设施伤害到公园里的所有人怎么办？”研究发现，当人们担心人工智能可能会破坏心理健康、损害环境或抢走工作时，女性更有可能退缩。事实上，在那些对这些风险感到担忧的年轻、精通科技的人群中，男性和女性使用人工智能的差距巨大——超过了45个百分点。
研究人员使用了一种巧妙的方法来弄清这个问题。他们不仅仅是询问人们的想法；他们还使用了计算机模型来观察哪些因素最为重要。他们发现，对于男性来说，了解如何使用这项技术是预测其是否会使用该技术的关键因素。但对于女性来说，她们对“大局”风险的担忧同样重要，甚至更为重要。当女性对人工智能对社会有益持更乐观的态度时，她们使用人工智能的可能性就会大大增加，这有助于缩小差距。
论文并没有说女性的担忧是“错误”的，也没有说她们只需要“克服它”。相反，它表明她们的犹豫是对这项技术目前存在的真实且尚未解决的问题的一种合理的反应。如果过山车确实很危险，那么退后一步并不是一种失败；而是一种明智的选择。作者建议，要解决这一差距，我们不能仅仅教更多的人如何扣好安全带。我们还需要修复过山车本身——让它变得更安全、更透明、更不容易造成伤害。在此之前，差距可能会一直存在，这并不是因为女性不会使用这个工具，而是因为她们在明智地等待它变得足够安全，值得信任。
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