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女神節先別高興太早,人工智慧正在擴大職場性別歧視

導讀:很多人認為,既然AI(人工智慧)是最新的技術,那一定代表著進步。那麼,AI真的帶來了職場的性別平等和社會進步嗎?

 

作者:王爽

來源:中外管理雜誌(ID:zwgl1991)

2019年2月21日,人社部、教育部等9部門印發《關於進一步規範招聘行為促進婦女就業的通知》,要求依法禁止招聘環節中的就業性別歧視。

 

新規要求,各類用人單位、人力資源服務機構在擬定招聘計劃、發佈招聘信息、招用人員過程中:

  • 不得限定性別(國家規定的女職工禁忌勞動範圍等情況除外)或性別優先;

  • 不得以性別為由限制婦女求職就業、拒絕錄用婦女;

  • 不得詢問婦女婚育情況;

  • 不得將妊娠測試作為入職體檢專案;

  • 不得將限制生育作為錄用條件;

  • 不得差別化地提高對婦女的錄用標準。

在我們為新規叫好的同時,也不得不面對其透露出的職場性別歧視的嚴峻現實。

 

 

01 科技進步是解決性別不平等問題的利器?錯!

 

如今,不少企業想到了利用AI(人工智慧)等新技術,對人力資源進行最優配置,保證人力資源產出最大化。

很多人也會認為既然AI是最新的技術,那一定代表著進步。那麼,AI真的帶來了職場平等的進步嗎?

世界經濟論壇發佈的《2018年全球性別差距報告》顯示:新技術的興起可能會加劇持續存在的性別差距。隨著越來越多行業對AI需求的不斷擴大,職場性別差距的風險很可能會延續甚至擴大。

快速成長的AI技術,一直被認為是勞動力市場轉型變革的主要驅動因素之一。但人工智慧本身會在一系列環境中放大人類社會的不平等,因為演算法通常會反映其創作者的隱含偏見。

任何以文字、圖像或語音描述的內容都需要信息化處理,隨著人工智慧在各行業的快速部署,這種帶有偏見的資料將影響人們的決策:從招聘決策,到對學生考試進行評分,從醫療診斷,到貸款審批等生活的方方面面,我們都將受到偏差資料的影響。

例如,職業平臺LinkedIn通過複雜的人工智慧演算法向用戶推薦工作,但高收入工作卻很少向女性推薦,因為網站最初僅面向男性設計高收入職業推薦。

為了打破性別不平衡的迴圈,讓女性積极參与AI等新技術的開發和使用,是至關重要的一環。

但截止到2018年,全球只有22%的AI專業人士是女性。而且AI產業性別差異的樣式與各行業整體勞動力的樣式相似:男性更多從事技術開發本身的工作,如在深度學習和神經網絡領域,男性從業者數量占絕對優勢;具有AI技能的女性更多從事AI應用領域工作,如資料分析、研究和教學等職位。

而且,女性AI專業人員更多在“傳統女性”行業里工作,如:非營利組織、醫療保健和教育部門等,已經有大量女性參與的行業里開展AI相關工作。

雖然在過去的四年中,女性與男性以相同的速度在AI領域成長,但目前在AI領域,女性“正在成長,但仍沒有成就”,這一領域的性別失衡可能會持續存在。

總之,從至今為止的情況看,AI不僅沒有解決女性找工作中遇到的差別待遇,而且加強了這種性別偏見。並且,短期內這種偏差改變的幾率並不高。這些無不反映出一個現實:雖然新技術已經出現,但舊偏見仍在左右新技術。

02 被科技放大的人類“無意識偏見” 

 

Joanne Lipman在新書《That’s what she said》中談到,在男性建立起來的社會體系中,女性的觀點被重視,甚至被聽到都要比男性困難得多。

例如:美國公司幾乎都有老員工帶新員工的慣例,有些男性導師會直接“指點”新進的女性員工:不要在一些重要場合發言。或許,男性導師的確是出於內心的想法,但這本身就帶著無意識的偏見。

這種無意識偏見滲透在諸多方面,特別是對於試圖突破職場天花板進入領導層的女性而言,這種無意識的偏見是職場升遷之路的最大障礙。她們必須不知疲倦地工作,才能在辦公室和談判桌上獲得應有的地位。

據麥肯錫統計:儘管現在57%的大學畢業生是女性,但進入麥肯錫這類知名企業的女性仍比男性少,而且即使被錄用,她們晉升的機會也是有限的。

埃森哲在2018年發佈的一份報告稱:無論其資歷如何,女性達到管理者水平的可能性比男性同齡人低22%,只有約1/5的高管是女性。LinkedIn資料顯示,在各行業中,女性領導者不到50%;在科技方面情況更糟,只有25%的技術人員是女性。

儘管女性擁有的企業數量持續飆升,但資料顯示,風險投資家的投資和商業貸款中只有3%流向了女性企業家,商業貸款中只有4%流向了女性企業家。

據美國運通公司(American Express OPEN)發佈的《2016年女性所有企業狀況報告》(2016 State of Women-Owned Businesses):“2007年至2016年間,女性所有企業的數量增長了45%,而相對於所有企業基數而言,這一比例僅為9%。”

儘管如此,風險投資家用來描述女性企業家的語言中,還是帶有一些負面色彩——像“高維護性”和“謹慎”這樣的詞彙,女性企業家被視為可能導致投資災難的特征。

女性在職場和創業中經常被忽略的各種表現中,薪資水平也是一個非常大的坎。圍繞工資性別差距的爭論往往傾向於勞動力市場的高工資部分,卻忽略了薪酬範圍的另一端——最低工資雇員中男女薪酬的差別。一組來自澳大利亞的資料清晰的顯示了薪資的性別差異。

2017年,澳大利亞近1/4的工作崗位按最低工資標準支付。看起來,似乎最低工資的工人之間不應存在性別工資差距。

然而,事實上男女在工作型別上存在很大差異,根據澳大利亞家庭、收入和勞動力動態(HILDA)調查的資料:按最低工資計算,女性最低工資每小時比男性最低工資低約10%。

在女性更常從事的工作中,最低工資存在系統性地降低。例如:女性經常從事的醫療保健部門崗位的最低工資,大大低於男性經常從事的公路運輸中同等技能的最低工資。

隨著科技的發展,這些職場性別不平等的現象,不僅沒有減少,反而被新技術進一步放大。2018年,在線學習公司D2L開展了“意識與可能性:職場培訓缺口”調查。調查結果顯示,職場培訓也存在性別差異。調查發現:64%的男性表示他們可以使用在線學習平臺,而只有48%的女性表示可以。

D2L的首席運營官謝麗爾·艾諾阿(Cheryl Ainoa)認為:這涉及到男女意識的差別,大部分女性很難在現有的“科技”中找到共鳴點。在AI、機器學習、軟體開發等領域,女性從業者人數遠遠低於男性從業者,這使得科技領域至今是以男性視角為基礎構建形成的世界。

而且與人類不同,演算法本身無法有意識地抵消學習偏見。這讓無意識的偏見,在不斷迭代的科技加持下越演越烈。

 

 

03 對女性的無意識偏見,將在資料面前崩塌

 

但對於男權社會的“無意識偏見”,麥肯錫全球研究所的報告進行了有力的駁斥:到2025年,女性勞動力將為全球經濟增長貢獻28萬億美元價值。相比男性領導人,有超強領導力的女性領導人所在的公司,股本回報率要高出53%,銷售回報率則高出42%,投資資本回報率高出42%!

這些數字足以讓任何CEO或CFO立刻採取行動。但這不僅需要管理者積極主動,女性員工也需要一往無前證明自己、改變現狀。而最重要的是,企業組織要發展更加科學合理的人力資源技術。

顛覆性的技術正在改變我們生活和工作方式,將具有包容性和多樣性的人力資源專業人員和技術供應商集合在一起,創建出一套沒有偏見與性別差異的技術,目前似乎只是美好的想象。

但隨著AI滲透到我們生活的更多方面,完美平衡當前世界的現實與我們對更加平等和公平的願望的新系統,必將被開發出來。

但即使技術可以幫助企業實現女性人力資源的最優開發,無論AI變得多麼先進,有效地交流始終是一項必要的技能。雖然交流的方法已經進化了,但對專業技能、口才,以及以令人信服的方式表達自己想法的能力的需求,並沒有改變。這時,女性的高情商、善於溝通與協作的優勢還將進一步在競爭中大放異彩。

 

發展帶來的問題,始終要靠發展解決。科技帶來的問題,最終也將由新的科技解決。雖然短期內,隨科技而來的偏見可能會增加,而從長遠來看,如果人工智慧會導致大部分人類勞動被機器取代,那麼同理心和同情心則反而成了工作中的稀缺資源,有足夠的同理心和同情心的高情商女性,將在職場中炙手可熱。

九部門的一紙檔案,到底能起到多大效果,眾說紛紜,但這無疑將中國男女平等事業又向前推進了一小步。人類社會真正有效的變革,不是劇烈的改變,正是耐心地一小步一小步的積累而成。

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