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同行:我所認識的女性AI從業者

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先祝女讀者們節日快樂。

自DeepSeek火了之后,AI就成了最有前景的職業賽道。其實在此之前,AI開發、文科轉碼,早就成為一股不可忽視的女性潮流。

《傲骨賢妻》中職場教母Diane對年輕女律師所說的經典臺詞——“當那扇你一直在敲的門終于打開時,不要問為什么,而是沖進去”,特別適合放在今天。



當AI開發的機遇向所有人開放,女性是否有勇氣沖進技術世界,推開這扇新的大門。我所認識的女性AI從業者,似乎都是先行者。



“工作中,男女會被區別對待嗎?”面對這個問題,所有受訪者的答案都是否定的。

技術問題的客觀性,迫使AI從業者聚焦于能力本身,天然消解了對性別的關注。

我采訪中國第一代AI研究者,對方提起20世紀90年代末,自己帶的幾個研究生,不少男生都內向靦腆,從不主動第一個發言,女生則話很多,主導著技術討論。“當時我還開玩笑,怎么我招的學生男孩子都像女孩子,女孩子都像男孩子”。

代碼的世界里,性別不再作為標尺,只看重學術潛力與研究能力,這種能力本位,貫穿了AI行業的歷史與當下,支撐著最樸素的公平。

如今, AI產業用人也遵循能力本位,選拔標準清晰明確。“我們團隊幾十人中男女比例持平,公司對這個崗位的要求是,有技術背景、學習能力、理解能力,這對男女來說都非常重要”,一位AI產品經理說到。

在AI開發者社群中,這種平等被貫徹得更為徹底。被問及性別是否影響AI開發的方向時,我得到的回答是:“個人興趣主導一切,而非性別標簽”。



一位跨學科(藝術+編程)的女性AI開發者,完美詮釋了這一點,她說:“別人說我代碼差,我就說我是藝術生,我不覺得這(寫不好代碼)是因為我是女性?!?/p>

而能力本位的特性,也讓女性的性別優待、資源傾斜,顯得有些“微妙”。

開發平臺認為資源傾斜毫無必要,產業需求才是核心考量,刻意去吸引女性用戶還可能引發反感。而一位女性開發者在聽到“專為女性設計”的編程培訓后,十分憤怒,“開什么玩笑,為什么我要學跟男生不一樣的課”。

這種技術中立的共識背后,是用同一套“中性規則”丈量所有,評判體系自動過濾了性別因素。技術平權,讓性別差異得以退場,成為女性安然、從容、潛力無窮的夢想之地。



能力本位的規則下,已經推開了AI世界大門的女性往往會強調,不需要特殊的照顧,不需要“同等條件,女性優先”,不希望被貼上性別標簽。與性別有關的想法,只存在于一些短暫的瞬間:

是組隊參加開發者比賽的時候,感覺跟女孩子緊密合作“更親切一些”;

是做AI落地項目,發現戶外露天廁所于是不敢多喝水的那一點點不便;

是一種疑惑,“首先我沒有特別覺得困擾,但確實會有一種微妙的文化,女孩好像容易在里面沉默”;



是在開發者社區,換上貓貓狗狗的中性化頭像和昵稱,不想浪費時間討論與技術無關的問題;

是跟同為女性的導師有趨同的經歷,悄咪咪借鑒了對方當時的心態和行為做法;

是參加各類開發者活動,發現主持人/工作人員有女性,感覺“沒有壓力”。

說完這些感受之后,她們會很快補充道,“其實我也說不好跟性別有沒有關系,我也不確定”。

女性從業者不想過度強調、無法明確表達的,是技術世界的另一面:技術平權可以消除性別差異,卻無法消解人類對同類和共鳴的渴望。



全球高等教育STEM科學工程專業中,女性占35%,到了就業階段,女性占比就下降到了28%,AI領域更是只有22%。而五年之后,女性的行業留存率進一步降低。



顯而易見,女性在AI科技領域遇到同性別的場合更少,而且越往高層越少。

不予行動,這種情況就會長期持續下去。一位國內主流AI開發社區的女運營人員觀察過,在一年多的時間里,社區沒有特別關注開發者的性別比例,男性稍微多一些,女性沒有明顯的增長,一直是這樣的一個趨勢。

規則不存在性別限制,從業者不希望被區別對待,長期穩定的性別比例,似乎都說明了:男多女少的現狀,就是AI開發領域的問題。

那么,在這樣的穩態中,女性要推開AI的大門,長期留在技術生態中,要穿越多少道關卡呢?

第一道篩選,在求學時完成的。很多沒想過“性別問題”的女性AI開發者,都有“專業+AI”的教育背景。

一位開發者,是通過導師的推薦,了解到了歐空局正在舉辦SpotGEO比賽,通過學姐轉發的AI達人創造營,參與并獲得了英偉達硬件支持。



“為什么要選擇AI編程這個領域,大家都覺得很自然,從來沒想過這個問題,沒考慮過也沒有聊過”,就像魚在水中一樣自然。

而“剛好抓住機會”的背后,是教育資源的托舉。女性選擇STEM專業的篩選,其實早在高中文理分科、在小學興趣培養等更早期的環節就完成了。

第二道篩選,在崗位上完成的。非AI背景的女性成為開發者,往往有一個相對包容的職場環境。

一位開發社區的大牛,開源了不少算法,這些都是在煙草行業做信息化工作時搞出來的,領導對女性技術人員相對比較寬容,這種“不干涉”的探索空間,本身就是一種幸運。

第三道篩選,是在日常的心理摩擦中完成的。在開發者社區中,想遮蔽女性的身份,減少因為是女生而在討論群被起哄(哪怕是善意的),不想打斷技術討論,“浪費時間”討論無關的問題。在男性占絕對多數的線下職場氛圍中,女性也會以變得強勢或沉默的方式,來減少“異類感”。

哪怕沒有任何顯性歧視,經過這樣的層層篩選之后,仍然留在AI開發等技術領域的女性,其實是幸存者。



當一個幸存者,在強調能力本位的技術世界里生存,她們中的絕大多數,都不要求特殊照顧,不愿強調自己因性別而承受壓力,同時也不愿意說出口:我不想被視作異類。



女性占比低,缺少同類的歸屬感,將不少人攔截在AI大門之外,比如無法從教育早期就開始培養技術興趣,接觸不到女性技術榜樣作為入行導師,在異性過多的氛圍下反復踟躕……

我們曾呼吁過,推動女性參與可以為社區注入活力,提升商業價值,或者提出,女性開發者的稀缺會導致科技產品的視角盲區,錯失女性消費市場。后來發現,這些功利性的理由,對開放社區和企業來說,是遠遠不夠的。

一位開發者社區的運營直言:我們沒有專門去吸引女性開發者的必要,性別這件事情對我們的影響不是很大,沒有想說去提高女性開發者的比例。

最主要的原因,就是主動改變現有的性別比例,風險太大而回報不明確。



能力本位的技術界,信奉的是“Sex is cheap ,show me the code”的代碼為王。而男性本身就占比較高,社區旗幟鮮明地投入資源來鼓勵女性,可能導致現有的優勢群體,感覺到被“反向歧視”了,從而對平臺產生不滿。2017年Google工程師內部備忘錄事件,反對者就認為性別配額的女性友好政策,會損害技術精英主義,引發了男性開發者的指責。激發這種矛盾,是很多平臺不想看到的。

而在女性覺醒的當下,無視性別問題也可能招致批評,于是一些社區普遍選擇了折中方案。將“不歧視”等同于“性別友好”,將精英案例等同于普遍女性。

如今,女性提交代碼、女性參與開發者活動沙龍等的限制和歧視政策,在國內主流平臺基本不存在了。而在宣傳女性榜樣時,往往聚焦于女性高管或極客精英,關注成功女性開發者的案例,比如GitHub前CEO Nat Friedman。



這種折中方案的問題在于,缺乏廣泛的參考借鑒價值,還可能制造出“超人女性”的認知,將女性能否投身或在科技行業堅持下來,完全與個體努力程度和心理調適能力相掛鉤,而忽視了普通女性成為AI人才所面臨的隱含困境。

AI發展,究竟需不需要性別視角?提高女性占比的技術生態,算不算特殊照顧?

事實是,科技的本質及AI的重要性正在迅速變化,如今每個人都可以利用技術做些什么,“AI for everyone”是沒有爭議的未來。這種情況下,人類一半人口的70%被排除在AI創造和開發之外,顯然是一個悖論。

如果文學、美術、化工、地理等各領域都將AI化,那么AI就需要這些領域女性;如果老人、障礙人士、兒童不能被隔絕于AI之外,那么其中的女性自然也不能。AI的發展不只有性別議題,所有議題中性別也不是最重要的。但相信沒有人會否認,在被攔截在AI大門之外的群體中,確實有一部分人,是受到了傳統性別限制的影響。



營造一個女性友好的技術生態,可能沒有任何功利性的商業回報。但女性友好的開發者平臺與政策,原本就不是性別的慈善工程,更不是對優勢群體的反向歧視。環境友好度直接影響到女性參與度,而這是智能世界的必經之路。

技術的世界或許山高水遠,但她的身邊并非空無一人。只要有一個女性,以“沖進去”的姿態推開AI大門,就會有無數女性追隨她而來。



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