AI会延续初创企业中的男性主导现象吗？

如果人工智能（AI）是通过学习人类行为来发展，那么它是否也会承袭人类偏见，抑或是将其包装成一种更隐晦的形式？

十年前，范煦龄和儿时好友刘澌泠在香港创立了时尚皮包品牌Cafuné 。如今，该品牌在亚洲的零售版图不断扩大。然而，在走向成功的路上，范煦龄也曾面对不少女性创业者司空见惯的质疑与成见。

她曾在接受采访时说道：“当你年纪轻轻开始创业时，人们未必会把你当回事，特別是在皮革这个向来比较传统且以男性为主导的行业。”

她的故事绝非个例。新加坡科技初创企业Quincus的联合创始人Katherina‑Olivia Lacey在种子轮融资期间，亦曾有投资者对她在公司的角色表示质疑。经济合作与发展组织2025年的一份报告也指出，女性获得银行贷款用于创业的可能性比男性低25%。

崇尚强势领导的迷思至今依然根深蒂固。在现代文化中，人们仍然普遍相信，领袖需凭借进取、强硬、自信张扬的作风才能取得成功，而这些特质往往被视为典型的男性气质。大语言模型作为基于海量文本数据训练而成、用于对话和回答问题的人工智能模型，可能会在学习过程中 ，吸收并接受这种带有偏见的世界观。

不过，香港中文大学（中大）商学院决策、营运与科技学系助理教授李鸿飞的研究发现，AI 未必会全盘接受人类的偏见。

“我们的研究显示，大语言模型对创业者形象的描述，总体上表现出平衡的性别认知，甚至略为偏好女性化特质。但是在特定情境下，或当你采用不同的提问方式时，算法可能会表现出对男性化特质的明显偏好。”

AI或有助于推动性别平等

在一项题为《侦测大型语言模型中针对女性创业者的性别刻板偏见》的研究中，李教授和伊利诺伊州立大学曹娴、香港城市大学徐庆羽，以及伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的朱若青合作，以主流大语言模型ChatGPT 为对象进行实验。ChatGPT 需用研究团队事先选定的词汇来描述成功创业者的特征，词汇包括： 主导性（dominance）、强势（forcefulness）、攻击性（aggressiveness）、果断（assertiveness）、具亲和力（warmth）、敏感（sensitiveness）、感性（emotiveness）以及善于表达（expressiveness）。

研究结果令人鼓舞。当描述成功的男性或女性创业者时，该模型并未单纯选择主导性和攻击性等典型男性特质，而是一致选择了果断、善于表达和具亲和力这三个特征。虽然“果断”在传统上被视为男性化特质， 但另外两个词则更接近女性化特质。

李教授指出：“这与历史文献和通俗文学形成鲜明对比，那些作品在描绘成功企业家时，绝大多数都赋予其刻板的男性特征。这种差异可能反映了ChatGPT为减少对成功创业者形象的性别偏见所付出的努力。”

人工智能公司采用了多种方法来防止其系统重复传播带有性别歧视色彩的观念，如过滤有偏见的内容，以及增加女性担任领导职务的案例等。以OpenAI为例，该公司会进行公平性测试，观察当用户的性别或姓名改变后ChatGPT 就同一问题会如何回答，从而确保其中立性。

女性创业者有时更具优势

在另一项实验中，李教授和团队向ChatGPT输入了分别强调男性特质、女性特质、两者混合特质以及中性特质的不同文本，借此让模型处于不同的思维模式中。随后，他们要求模型评估一份未透露创始人性别的商业提案，以观察收到特定特质提示是否会改变AI对提案的评价。

与先前的研究结果一致，AI 几乎没有表现出性别刻板印象。具体而言，ChatGPT 在一般性商业评估中并不会对女性化特质给出较低评价，即便明确指出创业者的性别也不会影响结果。

为了使测试更贴近现实情况，研究团队要求人工智能评估来自Reddit贴文的真实创业想法，结果仍未表现出明显的性别偏见。事实上，这些算法甚至会给那些更具亲和力和协作精神、并且以人为本的构想（即更偏向女性化语气）更高分。

当偏见最终显现

然而，当究人员要求ChatGPT 不再扮演聊天伙伴，而是以创投人的身份分析投资机会时，情况发生了变化。

在最后这一项实验中，ChatGPT被要求对不同的个性特质和详细的商业构想进行考量，然后决定是否投资。这项测试更接近于人工智能在现实生活中的应用场景，例如筛选申请个案、对创始人进行评分，以及通过财务分析对不同投资机会进行排名等。

在这样的情况下，结果改变了。ChatGPT 更青睐那些措辞更果断、更敢于承担风险，且更具自信的提案，而这些特质反映的正是男性特征。换言之，一旦AI被推向更具技术性的思考方式，男性化特质就会占据更大的权重。

李教授说：“不同的提问方式会改变AI 对成功企业家形象的定义。当AI 被要求像数据分析师或投资者那样使用公式计算投资评分，而非简单判断一个构思提案的优劣时，它并不会‘意识到’自己正在处理一个跟性别有关的议题，而是将任务视为一道数学题来解答。”

人的参与至关重要

从商业计划到融资决策，AI 在创业活动中扮演着越来越重要的角色，因此了解其优势和局限变得至关重要。本次研究发现，大语言模型在描述何谓成功或直接评价商业构思时，并未对女性化特质给予较低评价；但当被要求像投资者那样运用公式进行分析时，AI则会悄然向性别刻板模式倾斜。

李教授表示：“我们还需要采用不同方法开展更多研究，才能真正弄清楚大语言模型何时会复制既有偏见，何时又能帮助打破这些偏见。”

对于像范煦龄、Lacey一样的女性创业者而言，人工智能可以成为一个有用的参谋。它不会仅仅因为她们是女性或者因为她们采用更具协作精神、更富情感的表达方式，便给予较低评价。然而，这项研究也提醒我们，AI 的回应并非完全不受偏见影响。

“不论是利用AI 筛选申请还是分析提案，加入人类监督依然十分重要，以避免在无意间引入偏见。” 李教授补充道。“当你让人工智能帮你做决策时，你需要了解其决策背后的理据是什么。”

鉴于AI的性别偏见在本质上源于训练人工智能时所使用的带有历史偏见的人类生成数据，所以人类的审慎判断不可或缺。这也再次突显人类在应用科技时所扮演的关键角色，确保科技可以提升公平，而非延续不公。