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原文信息：

Isaksson, Siri and Franco Buitrago, Catalina and Carvajal, Daniel, Will Artificial Intelligence Get in the Way of Achieving Gender Equality? (March 13, 2024). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4758197

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研究背景

生成式人工智能的流行重塑了劳动力市场。预计到2028年，超过90%的美国和全球雇主都期望他们的组织使用AI，66%的雇主表示他们不会雇佣没有AI技能的人。已有的实验研究表明，AI技术可以显著提高生产力，包括在文书写作、客户支持和编程等领域。尽管AI技术可能带来重大的经济影响，但如果不同的人群在AI技术采纳上存在系统性差异，现有的劳动市场不平等可能会进一步加剧。

作者在挪威经济学院对大学生和他们未来的雇主进行了两项实验，研究了不同性别在AI技术采纳上的差异以及雇主对AI技能的评价。结果发现在AI技术采纳上存在显著的性别差异，并且雇主更倾向于给予具有AI技能的求职者更高的评价。尽管性别差距显著，但研究结果也传达了乐观的信息。通过适当的鼓励和政策，可以促使女性学生拥抱AI，从而减少未来劳动市场上潜在的不平等。

实验设计与结果

02

本文的实验由两个问卷实验构成，分别为对大学生的实验和对雇主的实验。对劳动力市场供给方即大学生的实验旨在检验是否在AI的使用上存在性别差距，并探讨其背后的原因和解决方案。对劳动力需求方即雇主的实验旨在探讨使用生成式人工智能的技术在招聘和晋升的过程中是否会被雇主所看重。

1. AI使用的性别差距

首先对于AI的使用，作者通过问卷分别测量了不同性别对AI的采用和技术水平。图1报告了不同性别对AI的使用频率，可以看出女性相较男性使用AI的频率明显更低。表1的回归结果表明，不同性别在偶尔或总是使用AI的比例差距有15个百分点。在是否拥有Chatgpt的付费账户方面，大约三分之一的女性学生声称其拥有免费订阅，而不到11%女性拥有付费订阅账户，男性学生拥有付费订阅的可能性是女性的两倍多，即男性更愿意为全面的生成性AI工具包付费。

考虑到熟练使用ChatGPT等人工智能工具已成为一项对劳动力市场成功越来越重要的技能。作者进一步测试了不同性别对AI技术的掌握程度，其要要求学生使用生成式AI的辅助写出艾宾豪斯错觉图的官方名字，并记录其写提示词所花费的时间、所写的字符数以及提示词的成功率。表1的结果表明男性相较女性擅长使用AI，男性在提示词的长度和关键字的使用上优于女性，也有更高的成功率。

2. 为什么存在AI使用上的性别差距

作者通过问卷调查收集了学生对于AI的态度，并将其分类为三个类别：偏好、感知以及暴露/经历。偏好旨在衡量与AI使用相关的潜在功利成本或收益，以及在AI使用中的坚持性。感知反映了对生成式AI使用的感知有用性，是否认为使用AI是作弊，对AI聊天机器人提供信息的信任度，以及对自己使用AI能力的信心。暴露/经历分析先前对AI的暴露和经历如何影响其使用水平。结果如图5所示，AI使用上的性别差距是由于不同性别对AI存在不同偏好、感知以及暴露/经历所造成的。

3.缩小AI性别差距的政策实验

鉴于世界各地关于是否禁止或允许生成人工智能使用的政策讨论，且大学教育中也兴起了关于是否允许使用人工智能的讨论。作者在其调查中纳入了一项政策实验，创造了假设情景，向学生描述了他们假设要参加的课程及相关规定。其中，在教授的规定上进行了随机，其中一组学生被告知教授明确允许使用ChatGPT，另一组被告知教授明确禁止使用ChatGPT。随后，学生被问到他们在这种情况下使用ChatGPT的可能性。

结果如图6所示，当允许使用AI的情况下，超过80%的男性和女性都有意愿使用AI。然而，当禁止ChatGPT时，男性对禁令的反应从允许时的87.3%下降到禁止时的66.7%，女性对AI禁令的反应更大，从允许时的82.8%下降到禁止时的45.6%。表3汇报了回归结果，从第一列中可以看出，当明确允许使用ChatGPT时，性别差距是4.5个百分点，且在统计上不显著，而交互项的系数为0.166，表明ChatGPT的禁止政策会使性别差距夸大16.6个百分点。服从规则和权威的倾向以及对教授建议的信任在使用AI意愿的分化上发挥重要作用。因此，禁止使用AI的规定可能会造成意想不到的后果，使得女性在接触和熟悉人工智能工具上处于劣势。

4.劳动力市场中AI技能的价值

为了进一步检验生成式人工智能的使用的技术在招聘和晋升两个方面是否会被雇主所看重以及女性掌握AI技能后是否会有更好的工作前景。作者对挪威经济学院（NHH）的毕业生常被雇佣的公司经理进行了两个实验，主要关注经理在两个方面的决策：招聘和晋升。

在招聘实验中，经理被随机呈现给两个候选人的卡片，卡片包含候选人的基本信息，包含通过名字所传输的性别信息、本科期间的核心课程学分绩、所掌握的技能、年龄及获得的学位。作者在性别、是否掌握AI技能以及入学成绩上进行了随机，每个经理所看到的候选人是以下五种候选人中的任意两个：Top Woman No AI、Top Woman AI、Top Man No AI、Top Man AI、Low Man AI。随机的过程尽可能地保证其中一个候选人掌握AI技能，另一个候选人不掌握AI技能。经理需要给每个候选人打分，并且决定邀请哪个进行面试。

作者对以上式子进行了估计，表4报告了回归结果，其中基准组为Top Woman No AI，结果表明具有生成式人工智能技能的高成绩女性候选人的评估得分比具有相似背景但没有生成式人工智能技能的女性候选人高7.6%，而对于男性候选人而言，对AI技能的评分溢价接近于零，且在统计上不显著。因此，不同性别掌握AI技能是包含不同的信息量的，掌握AI技能对女性而言是更加有益的。

在晋升的实验中，经理被呈现给一个假设的情境，该情景描述了两位员工的工作效率，其中一位员工用更短的时间完成了相同质量的工作任务。实验的干预在于在一个情境中（Known），经理会被告知效率更高的员工是使用了AI提升效率的，而在另一个情境中（Unknown），经理不会被告知任何关于效率高员工的信息，经理需要基于以上信息决定哪个员工得到晋升。估计方程如下，结果变量是完成任务最快的员工是否得到晋升的虚拟变量，方程(4)旨在衡量大多数管理者是否会选择最快的员工，以及这种选择是否会因员工是否使用生成式人工智能而有所不同。方程(5)中的Encouraged为经理所在公司允许并鼓励使用AI的虚拟变量，可以探讨经理所在公司的政策如何影响其对已知（Known）和未知（Unknown）干预组之间决策的差异。

表4的Panel B报告了这一回归结果，从第一列中可以看出，在两种情境下，经理都更多选择了完成任务更快的员工得到晋升，在AI使用不知道的情境下，雇主选择完成任务更快的员工得到晋升的比例约为74%，而当AI使用被得知时，这一比例为56%，这一差距可以归结为工作场所中AI使用的羞耻感。第二列中交互项Known×Not Encouraged的系数显著为负，且Known的系数不在显著，表明在允许和鼓励使用AI的公司中，AI的羞耻感消失，差距主要是由于那些公司不允许使用AI的经理所造成的。

03 

结论

本文对挪威经济学院（NHH）的学生和NHH毕业生常被雇佣的行业公司经理进行了两项调查实验。结果发现学生中在生成式AI的采纳上存在巨大的性别差异，并且有证据表明，在教育机构中明确禁止或允许使用生成式AI的政策可能会进一步扩大或缩小性别差距。同时，这一性别差距主要是由成绩分布顶端的女性学生驱动的，他们使用AI的意愿更低。对经理的调查表明，拥有AI技能的女性求职者在招聘和晋升中被高度评价，特别是成绩优异的女性学生。总体而言，尽管生成式人工智能的流行或许会加大劳动力市场的性别差距，但适当的鼓励和政策可以避免这一结果。

Abstract 

The promise of generative AI to increase human productivity relies on developing skills to become proficient at it. There is reason to suspect that women and men use AI tools differently, which could result in productivity and payoff gaps in a labor market increasingly demanding knowledge in AI. Thus, it is important to understand if there are gender differences in AI-usage among current students. We conduct a survey at the Norwegian School of Economics collecting use and attitudes towards ChatGPT, a measure of AI proficiency, and responses to policies allowing or forbidding ChatGPT use. Three key findings emerge: first, female students report a significantly lower use of ChatGPT compared to their male counterparts. Second, male students are more skilled at writing successful prompts, even after accounting for higher ChatGPT usage. Third, imposing university bans on ChatGPT use widens the gender gap in intended use substantially. We provide insights into potential factors influencing the AI adoption gender gap and highlight the role of appropriate encouragement and policies in allowing female students to benefit from AI usage, thereby mitigating potential impacts on later labor market outcomes.

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