AI为男女生成了相同的简历:女性的更可能被贴上“能力不足”的标签,而男性的则获得了97%的认可率
摘要
一项研究发现,为男女生成的相同AI简历获得了显著不同的评价,女性的简历更易因其能力和可信度受到质疑。这反映出人们对AI使用认知中存在的广泛性别偏见,并可能进一步加剧AI应用的差距。
如果你在职业工作中使用AI,并担心自己是否会因此受到评判,那可能取决于你是谁。一项新研究旨在探究女性在求职申请中使用人工智能是否会比男性面临更严苛的对待。前Meta战略师、智库Code For Good Now创始人Zehra Chatoo利用AI生成了两份内容相同的简历,唯一的区别在于署名:一份候选人名为Emily Clarke,另一名为James Clarke。这两份简历被分发给两组评审,且均已被告知这些文档是在人工智能的协助下生成的。
与James相比,评审质疑Emily个人可信度的可能性高出22%。女性候选人的简历也更易引发对其工作能力和胜任力的质疑,概率是男性的两倍。部分关于Emily简历的反馈写道:“她连简历都写不了——不确定她是否具备完成工作的技能。”
James的简历则得到了不同的评价,其使用AI的行为被合理化:“他只是需要一点帮助来整理内容,”其中一条回复如此写道。
阅读更多\[已为Reddit用户移除付费墙\]:[https://fortune.com/2026/05/10/identical-resume-ai-men-women-response-trust-ability/?utm_source=reddit/](https://fortune.com/2026/05/10/identical-resume-ai-men-women-response-trust-ability/?utm_source=reddit/)
查看缓存全文
缓存时间: 2026/05/11 16:34
# AI为一名男性和一名女性生成了完全相同的简历:她的更可能被贴上“薄弱”标签,而他的认可度高达97% | Fortune
来源:https://fortune.com/2026/05/10/identical-resume-ai-men-women-response-trust-ability/
如果你正在将AI用于职业工作,并担心自己是否会因此受到评判,结果可能取决于你的身份。
一项新研究试图确定女性在求职中使用人工智能时,是否会比男性受到更严厉的对待,尤其是年轻女性。前Meta (https://fortune.com/company/facebook/)策略师、智库Code For Good Now创始人Zehra Chatoo利用AI生成了两份完全相同的简历,唯一的不同在于姓名:一份属于候选人Emily Clarke,另一份属于James Clarke。
这两份简历被分发给两组受试者,并被告知这些文件是在人工智能的辅助下生成的。
与James相比,Emily简历的审阅者质疑其可信度的可能性高出22%。这位女性候选人的简历引发对其专业能力和工作胜任力怀疑的概率也是男性的两倍。
“她连简历都不会自己写——不确定她是否具备完成工作的技能,”这是对Emily简历的部分反馈。而James的简历则得到了截然不同的回应,其使用AI的行为被合理化:“他只是需要一点帮忙来整理简历,”其中一条反馈写道。
“当男性使用AI时,我们质疑的是他们的努力程度;当女性使用AI时,我们质疑的却是她们的诚信。这种差异改变了人们对使用AI的感知风险,”Chatoo表示。
这一最新数据加剧了人们对AI性别鸿沟的广泛担忧。在去年发表的一篇工作论文 (https://www.library.hbs.edu/working-knowledge/women-are-avoiding-using-artificial-intelligence-can-that-hurt-their-careers) 中,Harvard Business School副教授Rembrand Koning指出,男女在AI采用率上的差距约为25%。
Koning指出了Chatoo研究中所反映的担忧,他表示女性担心如果使用或依赖AI,外界会如何看待她们的工作成果。这位工商管理教授解释道:“女性在被判定为缺乏不同领域的专业知识时,会面临更严厉的惩罚。她们可能会担心,即使自己给出了正确答案,别人也会认为她们是使用ChatGPT‘作弊’得来的。”
因此,女性在AI方面普遍表现出更强的风险规避倾向也就不足为奇了,这一趋势在投资等行为中也有所体现。Caltech (https://www.caltech.edu/about/news/new-study-examines-gender-differences-in-perceptions-of-artificial-intelligence-risk) 今年1月发布的一项研究调查了3,000人,结果发现女性始终比男性更怀疑AI的收益能否大于风险,且不太相信该技术能为自己的职业生涯带来助益。
她们的担忧或许不无道理:Brookings Institute今年的一项研究 (https://www.brookings.edu/articles/measuring-us-workers-capacity-to-adapt-to-ai-driven-job-displacement/) 发现,在那些受AI影响程度高、但适应技术变革能力较低的岗位中,有86%由女性担任。
## Gen Z是最严厉的批评者
Chatoo的研究(调查了1,000名英国成年人)还显示出代际差异:与AI共同成长起来的Gen Z男性,对Emily的简历给出了最为严苛的评价。
在他们的反馈中,将Emily的简历评价为“薄弱”的Gen Z男性人数是评价James简历的3.5倍,而后者的简历认可度高达97%。相比之下,面对完全相同的简历内容,Emily的简历仅获得76%受访者的“扎实”评级。
“如果人们认为使用AI会招致更严厉的评判,他们采用该技术的可能性就会降低——无论其实际能力如何,”Chatoo补充道。“要缩小AI采用率的差距,我们不仅需要关注人们如何使用AI,还必须解决这种使用行为是如何被评价的问题。”
相似文章
AI音乐标签降低参与度——即使是人类创作的也不例外
Wu和Holmes对399名美国参与者进行了一项研究,发现被标记为AI生成的歌曲在情感共鸣评分上低23%,收听时间少19%,尽管大多数听众无法准确区分AI音乐和人类创作的音乐。
不完全合作的人-AI交互:模拟与用户研究中人类和AI属性影响的比较
本研究论文调查了人类个性特征和AI设计特性在不完全合作场景中对人-AI交互的联合影响,采用模拟数据集(2000次模拟)和人类受试者实验(290名参与者)两种方法。研究发现模拟与真实交互之间存在显著差异,其中AI透明度在实际人-AI交互中成为关键因素。
设计抗AI的技术评估方案
Anthropic工程师Tristan Hume探讨了为招聘性能工程师设计抗AI技术作业测试的挑战,并详细介绍了近期Claude模型如何开始超越人类候选人的表现。
AI热潮下悲伤的妻子们
一篇专题文章,探讨了AI热潮如何对家庭动态产生负面影响,特别是当男性深度参与AI领域,而他们的伴侣因技术持续占据焦点而感到被忽视和不堪重负。
AI评估可能导致认知偏差:学术写作中语境解读的重要性
本文探讨了当评估方法忽略国家和领域间的语境差异时,对科学写作中AI使用率的估计可能产生偏差,并提出了考虑语境的基准以实现更准确的测量。