Hvorfor generativ kunstig intelligens udvider kønskløften i akademisk forskning

Hvorfor generativ kunstig intelligens udvider kønskløften i akademisk forskning

En ny undersøgelse viste, at mandlige forskere bruger AI-værktøjer mere effektivt og opnår en produktivitetsfordel i forhold til deres kvindelige kolleger. Kan målrettede indsatser lukke hullet?

Generativ kunstig intelligens (AI) driver produktivitetsgevinster på flere områder, herunder videnskab. Virkningen ser dog ud til at være ujævn, hvilket gavner mandlige forskere mere end deres kvindelige kolleger. En nyligt offentliggjort undersøgelse iPnas nexusFremhæver denne voksende ulighed.

indledning

Generativ kunstig intelligens bliver i stigende grad integreret i forskningsarbejdsgange og støtter forskere med dataindsamling, litteraturgennemgang og analyse. Ved at automatisere rutineopgaver giver AI forskere mulighed for at fokusere på innovative undersøgelser. I nogle tilfælde har AI muliggjort hurtig produktion af forskningsartikler inden for en time, hvilket har forbedret både hastighed og kvalitet.

I betragtning af disse fordele er generativ kunstig intelligens ved at blive et standardværktøj i akademisk forskning. Faktisk siger 80 % af Nature-læserne, at de har brugt Chatgpt eller lignende værktøjer mindst én gang. Adoptionen varierer dog betydeligt, påvirket af sociodemografiske faktorer, jobtilfredshed og arbejdspladskultur.

Denne ulighed betyder, at mens nogle forskere ser betydelige produktivitetsgevinster, halter andre bagud, hvilket forværrer eksisterende uligheder i videnskaben.

Både anekdotiske beviser og undersøgelsesdata tyder på, at mænd er mere tilbøjelige end kvinder til at adoptere generativ AI. Som et resultat er mandlige forskere i stand til at producere flere publikationer og fremskynde deres karrierefremskridt, mens de stiller deres kvindelige kolleger dårligere.

Om studiet

Undersøgelsen undersøgte, hvordan ChatGPT påvirker forskningsproduktiviteten på tværs af køn gennem to separate analyser.

Studie 1: Analyse af forskningsresultater

Den første analyse fokuserede på fortryk, der blev uploadet til Social Science Research Network (SSRN) mellem maj 2022 og juni 2023. SSRN, et stort open access-lager, leverede et rigt datasæt til vurdering af produktivitetstendenser. Forskerne brugte en difference-in-difference (DID) tilgang til at måle kønsforskelle i forskningsresultater.

I starten var der ingen observerbar ændring i produktiviteten, sandsynligvis på grund af den tid, det tog for forskere at blive fortrolige med AI-værktøjer. Efterhånden som AI-adoptionen steg, viste mandlige forskere en relativ produktivitetsstigning på 6,4 % sammenlignet med deres kvindelige kolleger. Konkret var mænd 0,0004 mere tilbøjelige end kvinder til at uploade mindst ét ​​fortryk om måneden.

Denne kønsforskel steg med 57 % og steg fra 0,007 til 0,011 sandsynlighedsforskel i forskningsresultater. For at sikre en stigning i AI-relaterede artikler har forskere eksplicit diskuteret publikationer om ChatGPT. Gabet varede, hvilket bekræfter, at AI-adoption faktisk driver ulighed.

Yderligere analyser, der tog medforfatterskab og individuelle bidrag i betragtning, styrkede disse resultater. Især kvaliteten af ​​forskningen – blandet med abstrakte synspunkter – er blevet konsistent, hvilket indikerer, at brugen af ​​AI har styrket output uden at gå på kompromis med stringens.

Produktivitetsgabet var mest udtalt i lande, hvor ChatGPT er vidt udbredt og brugt, såsom USA, Australien og Spanien. Denne sammenhæng fremhæver AI's rolle i at forstærke eksisterende kønsforskelle.

Studie 2: Holdninger til AI

Anden del af undersøgelsen undersøgte forskernes holdninger og brugsmønstre vedrørende generativ AI. Resultaterne viste, at mænd brugte AI-værktøjer hyppigere og i længere tid end kvinder.

Mandlige forskere rapporterede også om større effektivitetsgevinster og var mere tilbøjelige til at anbefale AI-værktøjer.

Det er vigtigt, at disse produktivitetsforskelle var forbundet med brugsmønstre snarere end iboende kønskarakteristika. Jo flere forskere, der beskæftigede sig med kunstig intelligens, desto større effektivitet oplevede de.

Konklusioner

Både mandlige og kvindelige forskere har adgang til generativ AI, men mænd bruger det mere effektivt til at øge deres forskningsresultater. Denne uoverensstemmelse synes at skyldes forskelle i holdninger og adfærd over for teknologiadoption.

Indførelsen af ​​generativ kunstig intelligens kan forværre eksisterende uligheder relateret til finansiering, lederroller, adgang til forskningsfaciliteter og evalueringsmålinger.

For at forhindre denne teknologi i at udvide kønsforskellen, er det afgørende aktivt at fremme og uddanne alle forskere – især kvinder – til at integrere AI i deres arbejdsgange.

Uden proaktive foranstaltninger risikerer kvindelige forskere at komme bagud i et stadig mere AI-drevet akademisk landskab.

Kilder: