性别如何影响对人工智能的看法?

对人工智能技术的看法出现了性别差异。Image: UNSPLASH/Jake Blucker
  • 新研究显示,美国女性比男性更怀疑人工智能的某些应用,特别是无人驾驶汽车的广泛使用;

  • 性别是导致人们对人工智能和技术的影响看法不同的重要因素:相比男性,美国女性更不认为技术对社会的影响大多是积极的;

  • 人们看法的差异往往与安全问题、包容性和社会有关。

根据对皮尤研究中心2021年11月收集的调查数据的最新分析,美国女性比男性更怀疑人工智能(AI)的某些用途,特别是有可能广泛投入使用的无人驾驶汽车。

该分析还发现,在技术对社会的整体影响和与人工智能应用相关的一些安全问题上,以及在人工智能设计过程中纳入不同群体意见的重要性方面,也存在性别差异。

总体而言,相比男性,美国女性更不可能认为技术对社会产生的影响大多是积极的(42% vs. 54%),她们更认为技术带来的积极和消极影响参半(45% vs. 37%)。此外,相比男性,女性更不可能表示她们对人工智能计算机程序在日常生活中的应用增加感到兴奋而非担忧(13% vs. 22%)。在同时考虑到其他变量的情况下,如受访者的政治党派、教育、种族和族裔,性别仍然是影响人们对人工智能和技术看法的一个因素。

人工智能看法的性别差异。Image: 皮尤研究中心

此外,在11月调查所问及的一系列可能的人工智能应用中,女性始终比男性更可能对计算机程序执行这些任务表示担忧。例如,43%的女性表示,如果人工智能程序可以诊断医疗问题,她们会对此感到“非常担心”或“有些担心”,而只有27%的男性也这样认为。对于人工智能程序是否能够执行重复性的工作任务、为人们做出重要的生活决定以及了解人们的想法和行为,美国人的担忧程度也存在性别差异。

女性对无人驾驶汽车的评价比男性更消极

除了关于人工智能的一般性别差异外,女性和男性对自动驾驶汽车明确表达了不同的态度。

除了关于一般人工智能的性别差异外,女性和男性对自动驾驶汽车明确表达了不同的态度。Image: 皮尤研究中心

男性比女性更可能对有关自动驾驶汽车的几个问题做出积极的回应。大约十分之四的男性(37%)认为无人驾驶汽车对社会来说是个好主意,而只有17%的女性持同样意见。反过来,女性比男性更有可能表示自己不确定无人驾驶汽车的广泛使用是好主意还是坏主意(32% vs. 25%)。

同样,46%的男性表示,如果有机会,他们本人肯定或可能想乘坐无人驾驶汽车,而这样想的女性比例只有27%。大多数女性(72%)表示她们肯定或可能不愿意这样做。与此相关的是,大多数女性(54%)表示,如果无人驾驶乘用车得到广泛使用,她们在与无人驾驶乘用车共用车道时将感到不舒服。而对此,男性比例只有35%。

这些差异可能与女性更怀疑自动驾驶车辆的安全性有关。当被问及这些汽车的广泛使用对交通事故中死亡或受伤人数的影响时,大约一半的男性(49%)说它会减少死亡或受伤的人数,而只有十分之三的女性也这样认为。相对的,女性比男性更有可能认为事故的数量会增加,比例分别为33%和20%。

男性女性对公共汽车的意见分歧尤其大。Image: 皮尤研究中心

女性对自动驾驶乘用车安全的担忧也延伸到了无人驾驶系统的其他应用中:51%的女性说她们反对在公交车上使用这种技术,而男性只占35%。女性反对在18轮大卡、送货车辆以及出租车和共享汽车中使用无人驾驶汽车技术的可能性也高出约10个百分点。

虽然由于问题措辞的调整,这些数字无法与以前的调查直接比较,但目前的调查结果与2017年中心的一项研究是一致的,该研究发现,相比男性,女性更不可能表示自己想乘坐无人驾驶车辆。中心以前的研究也表明,在广泛的技术变革方面,女性有时比男性更悲观。

对人工智能的其他应用方面看法的性别差异

除了探讨公众对可能使用的无人驾驶乘用车的看法,该中心在11月的调查还涉及其他两个具体的人工智能应用:警方使用人脸识别技术和社交媒体公司使用算法搜寻其网站虚假信息。

在与这些应用有关的一些问题上,女性和男性之间也存在差异。尽管大多数男性和女性都听说过这些人工智能的应用,但一个明显的特征是,男性比女性更有可能说他们至少听说过或读过一点这三种技术的新闻:无人驾驶汽车(93% vs. 83%),警方使用人脸识别技术(86% vs. 74%)和社交媒体算法用于搜寻虚假信息(81% vs. 70%)。

相比男性,女性也更有可能表示自己不确定某些人工智能应用对社会是好是坏。约有34%的女性不确定用于搜寻虚假信息的社交媒体算法是好主意还是坏主意,而男性只占26%。当涉及到警方使用人脸识别技术时,31%的女性不确定这是个好主意还是坏主意,而男性只占22%。

对人工智能技术设计看法的性别差异

女性更倾向于支持在人工智能设计中纳入更多群体。例如,三分之二的女性(67%)表示,社交媒体公司在设计用于搜寻虚假信息的社交媒体算法时,将不同性别的人群纳入设计过程中是极其重要或非常重要的,而这样想的男性只占58%。女性也更可能认为把不同种族和族裔群体纳入同一人工智能设计过程中很重要(71% vs. 63%)。

此外,对于人类是否有可能设计出能在复杂情况下持续做出公平决定的人工智能计算机程序,女性比男性更加持怀疑态度。只有大约十分之二的女性(22%)认为有可能设计出能够持续做出公平决定的人工智能程序,而这样认为的男性比例(38%)则更高。多数女性(46%)说她们不确定这是否可能,而男性的占比为35%。

本文作者:

Risa Gelles-Watnick,皮尤研究中心研究助理

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翻译:张一凡

校对:王思雨

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