人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学，具体包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等领域。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，日渐成为公众关注的焦点。
人工智能存在性别歧视
近年来，不时有报道称人工智能存在性别歧视。例如2016年微软推出的聊天机器人Tay上线仅短短24小时，就因为其在部分用户的刻意引导下发表种族歧视、性别歧视的言论而被匆匆下线，事后公司负责人公开致歉，承诺将尽可能地限制技术漏洞，防止该类事件再发生。此外，有人发现职业平台LinkedIn的后台运行方式存在某种性别偏差，导致其更多地向男性推荐高薪的工作，从而造成了女性就业机会的丧失，且谷歌也存在类似的问题。
显然，在人工智能领域女性也可能遭遇许多不平等，这种歧视并非来自机器本身，而是它在学习人类语言和思维的过程中吸收了人类社会文化的性别偏见之缘故。随着这些偏见逐渐渗入到电脑程序、算法和设计中，人工智能将发展出更多的性别偏见，尤甚于人类。如果我们不及时对此进行抑制，人工智能技术就将会进一步加强性别刻板印象，导致社会中性别歧视越发严重。
怎么解决这个问题呢？通常来说有两个途径。一个是在人工智能领域引进更多女性的参与。因为如果教机器学习的人是男性，机器就更可能以男性视角看待这个世界，从而造成性别偏见。许多调查研究均发现，科技行业女性占比很低，在人工智能领域尤其严重。为了改变性别失衡的现状，不少机构和组织都在努力，如机器学习女性组织（Women in Machine Learning）就一直致力于改善人工智能产业的性别差异，为此开展了一系列的活动。另一个途径则是加大监控力度。不少科学家呼吁加强对人工智能设计开发中性别歧视算法和脚本的监测，一旦发现问题就要及时修正。
人工智能怎样主动去促进性别平等
不过，这些方法从某种程度上来说只是应对已存在的问题，那么人工智能有没有可能主动去促进性别平等的实现呢？我们从以下几个方面来分析。
首先，目前人工智能应用的主要领域有交通、家庭服务、医疗健康、教育、社区服务、公共安全、娱乐机器人，其中不少如家庭服务、医疗护理、教育、社区服务、娱乐等都是女性从业较多的领域。据牛津大学马丁学院的一项研究，机器人预计将会替代美国47%的工作岗位，在埃塞俄比亚、中国、泰国、印度等发展中国家这一比例会更高。显然，如果人工智能在这些领域大展身手，女性就业可能就会受到影响。
然而，人工智能的发展对女性而言也是一个很好的机会，它抢夺的许多工作本来就是低薪甚至无薪的劳作。许多服务型智能机器人被设计成女性，因为其工作以前更多由女性负责，而担任更高级、更重要工作的智能机器人却多采用男性外形。这里面确实有性别刻板印象带来的不利影响，但这一现象在遭到质疑后已经逐渐改观，新设计的机器人不少被设置为中性（无性别），他们可以去承担许多费力不讨好的工作，让女性得到解放、有精力去追求自己真正喜欢的工作，还可以潜移默化地改变公众的看法，比如不再认为女性更应该去做枯燥乏味的照护类工作。
而且，人工智能要完全取代人类是做不到的，尽管它在某些领域比人更有能力，但它没法具备与人类一样的情感，它的兴起可能使得女性更擅长的情感劳动被赋予更高价值，从而增强她们在这一领域的议价能力。
女性在职场遭遇歧视的一个重要原因是生育，而人工智能在这方面能为女性提供助益。一来它可以承担许多本来主要由女性完成的育儿工作。二来它能在一定程度上改变传统职场的工作方式。例如微软2008年开发出的Yammer是一个企业社会化网络，随着平台上功能和应用程序的增多，目前已经可以聚合企业内部员工在所有企业应用程序中的活动，便于员工之间开展各种协作。显然，为人父母的员工利用这些人工智能工具就可以在工作场所外（比如家里）继续保持对工作的投入，从而避免了事业发展和家庭责任之间的冲突。
就业歧视是导致女性职场失利的另一个重要因素。在求职招聘的时候，人工智能也可以用来识别、学习和防止性别偏见。Textio公司就是一个很好的案例，它主要分析和监控各种招聘广告中对工作的描述，发现其中常人很难发觉的性别偏见，通过建议改用替代性的措辞来吸引更多元的应聘者，从而确保性别平衡的实现。例如它曾发现亚马逊的一个招聘软件开发工程师的广告具有性别偏见，其中使用了大量男性化的词汇，如编程忍者、不屈不挠和无畏等，这些更多用来形容男性工程师，可能使得女性申请者望而却步。
有人指出这可能带来一些新问题，比如就业平等法案大多规定雇主不得有性别歧视行为，但人工智能导致的性别歧视是否包含其中尚未可知。那么雇主能否认为，通过使用（经过改进后、具有性别平等意识的）人工智能来辅助招聘，自己就可以免于性别歧视的指控了呢？然而，虽然人工智能已被证明可以改善招聘过程中的歧视行为，但并不能完全杜绝这一现象。在这种情况下，现行的立法系统将受到考验，不过这对促进性别平等来说是有帮助的，因为它可能促进立法系统的改进。
女性职场遭遇歧视的另一个主要表现是晋升难，人工智能在这方面也可以有所作为。比如及时记录、监测和分析雇员的薪酬和客户满意度，我们可能发现女性的薪酬明显低于男性，存在性别不平等，必须想办法进行干预（在某些国家，用人机构会被要求公布性别薪酬差距，并将被督促进行改进）；或者我们可能发现女性服务的客户对公司的整体满意度更高，这有助于帮助雇主消除女性不如男性的偏见，从而主动给这些女性升职加薪。
（■ 作者系上海社科院助理研究员）
