一句话看懂：哈佛商学院一项涉及25个国家、超过14.3万名参与者的荟萃分析显示，女性使用生成式AI的比例比男性低22%。这一差距在45岁以上人群中尤为显著，且职场中男性占据71%的AI技术岗位，引发对技术公平性和未来人才结构的关注。
事件核心：发生了什么
哈佛商学院今年4月发布的荟萃分析指出，女性在生成式AI使用率上比男性低22%。该研究覆盖全球25个国家及超14.3万名参与者。德勤2024年的研究则进一步发现，随着年龄增长，AI使用率下降趋势加剧，45岁以上人群的性别差距尤其明显。演员瑞茜·威瑟斯彭近期在社交媒体上呼吁更多女性学习使用AI，也引发了对AI环境成本、数据中心问题和算法偏见等话题的讨论。
在职场层面，Randstad报告显示，仅29%的AI技术岗位由女性担任，男性占比达71%。企业AI培训的参与率上，男性为35%，女性为27%；在生成式AI技能掌握方面，69%的男性具备相关能力，女性仅为31%。
为什么重要
女性在AI使用和技能上的低参与度，可能加剧AI应用中的性别偏见。专家分析认为，女性较低的使用率与风险感知、科技行业缺乏代表性以及时间资源分配不均有关——家庭照护责任常使女性尝试新技术、参与培训和持续练习的时间更少。随着AI逐渐成为工作与生活的基础工具，这种鸿沟不仅影响技术公平性，还可能制约产业创新能力和人才结构多样性。AI伦理治理、医疗教育应用、产品运营和数据分析等非核心技术方向，虽为女性提供了更多参与入口，但若性别差距持续扩大，将削弱AI生态的广泛性和包容性。
对用户/开发者/创作者的影响
对于普通用户，性别使用差距意味着当前AI产品可能存在功能设计或推广渠道的偏向性，需要更多针对不同群体的使用引导。对开发者和企业而言，公司应将AI培训融入日常工作体系，而非视为额外负担，通过灵活学习机制、社区支持和实际应用场景帮助女性培养AI能力。创作者和内容平台则有机会制作更具包容性的AI教育内容，降低技术门槛，吸引更多女性用户参与实践。
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值得关注的后续
首先，企业是否会调整AI培训策略，将其作为员工基础能力而非选修课程纳入工作流程。其次，AI产品设计和营销是否会更加关注女性群体的使用习惯与需求，以减少入门障碍。最后，围绕AI伦理、环境影响与算法偏见的公众讨论，是否会推动政策制定者出台更系统的公平性指南。目前公开信息显示，专家已建议企业建立更灵活的学习机制，但具体落地效果仍需观察。
来源：AIbase
