生成式人工智能打开了全世界的想象空间。 

诚然，这项可以根据文字提示创作图像、文本和音视频的技术令我们的创意如虎添翼，而那些借助生成式人工智能随手创作幽默小诗、为同事的退休送别带来会心一笑的人们都可以证明这一点。

然而，除了这些娱乐性的应用场景之外，我们越来越清晰地看到生成式人工智能具有惊人的力量，能助力众多行业领域提升表现。 

更迅速的药物研发进程、更精准的医疗诊断、个性化的学生学习体验、灾害预测和响应、更精益的供应链管理、更高的农业产量和更高效的客户服务，这些仅是无限可能性中的一小部分，并且很多已开始照进现实。 

生成式人工智能在帮助我们提升工作效率和减少单调乏味工作方面展现出了卓越的能力，但有时也会打开潘多拉魔盒让我们瞥见其阴暗的一面。

例如，当输入提示词探讨不同群体的就业途径时，有些聊天机器人给出的答案含有对女性和少数族裔具有侮辱性和误导性的意味，令人深感不安。

生成式人工智能是否会加剧性别不平等？

延续刻板印象或许会成为人工智能导致当前不平等局面进一步恶化的导火索之一。

其问题核心在于人工智能会反映其创造者的偏见。

在负责构建人工智能算法及其他任务的科技行业领袖和数据科学家中，女性仅分别占到14%¹和15%²。

以男性为主的人工智能工程团队在制定人工智能政策、实践和数据设计时可能会忽视女性的视角。他们所做的假定前提可能隐含着根深蒂固的性别偏见。

更重要的是，提供给人工智能系统的数据集也可能反映了当今社会中的性别偏见。 

从而增加人工智能辅助决策涉嫌歧视和不透明的风险。

政府、公司和个人愈加频繁地运用人工智能也可能会加剧经济不平等。

虽然人工智能似乎创造了一些就业机会（目前的新岗位有提示词工程师），但是对于女性占比较高的行业领域，人工智能可能会削减相关就业机会。 

以美国为例，到2030年，仅生成式人工智能就可能会消除约370万个办公室支持岗位和约200万个客户服务岗位。³

人工智能性别偏见风险

人工智能已经在帮助政府、企业和金融部门运作方面发挥功效。 

消除人为错误、加速流程推进、降低成本和设计全新方法等等，人工智能的贡献不一而足。 

例如，分析海量数据集可以帮助世界各国政府通过增强预测能力和模拟政策变化带来的影响，从而提升决策质量。

人工智能还可以简化人们与公共机构之间的互动沟通，让申请政府福利或了解医疗保健体系变得轻松便捷。

然而，如果用于生成预测或负责与公众互动的人工智能模型，不加批判地完全基于历史趋势和行为，它们可能难以为女性带来公平的结果。 

再比如，公司可以部署人工智能简化招聘决策。

但如果历史招聘数据具有青睐男性管理者的偏向，那么人工智能招聘工具可能会沿袭相同的倾向。这可能会形成一个负反馈循环：女性管理者的减少导致担任高级职位的女性人数日益下降，从而进一步强化人工智能对女性的偏见。

金融领域的情况与此相仿，由于性别工资差距或育儿导致职业生涯中断，女性的信用记录往往与男性不同，这可能会导致女性获得某些金融产品的机会下降。因此，人工智能辅助决策可能会导致金融资源获取方面的性别差异长期存在。 

此外，女性企业家人数少于男性。因此，如果训练人工智能算法时采用传统指标和历史贷款数据，它可能会显失公允地偏向男性商业贷款申请人，从而导致现有的性别刻板印象更加根深蒂固。

在教育领域，人工智能可以促进个性化学习，有效地为每个孩子打造一位了解他们学习方式及强弱项的老师。

然而，许多国家都存在女性在科学、工程、技术和数学(STEM)领域占比较低的问题。人工智能赋能的学习平台可能会深化性别偏见，阻碍女性在这些领域追求发展并最终拉大性别差距。

应对生成式人工智能的性别偏见风险

开发包容性和普惠性人工智能的道路充满着挑战，为应对这些棘手难题，企业必须携手合作优化训练数据，考虑其中包含的性别和其他社会偏见，克服现有数据集的缺点。

人工智能工程师还需要对不受制约的算法可能强化刻板印象的风险保持警惕。

科技公司必须主动招募更多女性进入人工智能领域，并确保她们享有更好的职业发展机会，促使公司团队和思维模式与时俱进。政府还应当肩负起责任，确保不同群体可以平等地享有技术和数字技能培训机会。

然而，将其中一些措施付诸实施十分复杂，难以一蹴而就。特别是，对于人工智能公司应当承担的社会责任以及监管机构和政府扮演的角色尚无定论，仍在激烈的讨论之中。 

其中挑战之一是，人工智能发展之迅猛已超出监管机构确保公平的能力范围。此外，人工智能程序属于专有技术，开发人员不愿开放技术接受外部监督。

另一个问题是人工智能系统会分析个人数据。如果使用性别信息，可能会涉嫌侵犯隐私：保护个人数据隐私与确保政策公平之间需要保持微妙的平衡。

因此，缩小人工智能领域的性别差距可能需要政府、社会团体、学术界、私营部门和消费者之间统筹协作。 

从性别视角出发开展人工智能投资

政府与人工智能公司之间需要就解决性别偏见达成共识，同时投资者在推动普惠性人工智能项目方面也可以发挥至关重要的作用，甚至有可能在此过程中提升投资组合表现。从性别视角出发开展人工智能投资（Through Gender Lens Investing，简称GLI），是指在整个投资决策过程中考虑性别相关因素，促进资金投向在人工智能开发过程中注重公平和多样性的公司和项目。

在Citi Global Wealth，我们认为如下领域蕴含着颇具吸引力的包容性人工智能投资机会：

• 教育科技：投资于人工智能赋能的教育科技领域，可以提高妇女和女童，特别是发展中国家妇女和女童的教育机会。通过提供灵活的学习方式和包容性课程，教育科技平台可以鼓励更多女性学习STEM科目，帮助她们更好地把握新兴机会。
• 金融资源：借助人工智能可以让亟需金融服务的社区（包括女性群体）更便捷地获得金融资源。通过投资于支持女性企业家和促进普惠金融发展的项目，投资者可以促进女性经济赋权，为女性在数字经济中实现发展创造更多机会。
• 医疗保健：通过支持女性科技公司（这些公司致力于运用人工智能等数字技术手段解决主要影响或仅影响女性的健康问题），投资者可以为改善女性生活质量和缩小性别健康差距贡献力量。⁴ 到2040年，女性科技公司每年为全球经济增长做出的贡献预计将约1万亿美元。⁵

包容性实践带来深远影响

投资者需要审慎分析年轻的人工智能初创企业，仔细评估其中可靠的投资机会，但同时GLI投资理念强调，在人工智能发展进程中注重公平有助于释放人工智能科技的潜力，更好地为女性群体乃至整个社会带来积极的社会经济变革。

作为我们工作方式的一部分，我们致力于发现由包容性高管团队领导的公司，以及由多元化投资组合经理管理的科技投资基金。 

研究显示，反映社会多样性的团队更有利于创新，并且会提供更加平衡的工作方式。  这就为促进性别包容性人工智能科技发展创造了有利条件。

我们相信，追求性别平等可能有助于实现多元化配置和提升企业的性别多样性，帮助您发挥投资的影响力。