Kodėl generatyvinis AI didina lyčių skirtumą akademiniuose tyrimuose

Kodėl generatyvinis AI didina lyčių skirtumą akademiniuose tyrimuose

Naujas tyrimas parodė, kad tyrėjai vyrai veiksmingiau naudoja dirbtinio intelekto įrankius ir įgyja produktyvumo pranašumą prieš savo koleges moteris. Ar tikslinės intervencijos gali panaikinti spragą?

Generatyvusis dirbtinis intelektas (AI) skatina produktyvumą keliose srityse, įskaitant mokslą. Tačiau poveikis atrodo nevienodas ir yra labiau naudingas vyrams tyrėjams nei jų kolegoms moterims. Neseniai paskelbtas tyrimasPnas ryšysPabrėžia šią augančią nelygybę.

įžanga

Generatyvusis dirbtinis intelektas vis labiau integruojamas į mokslinių tyrimų eigą, padedant mokslininkams rinkti duomenis, peržiūrėti literatūrą ir analizuoti. Automatizuodamas įprastas užduotis, dirbtinis intelektas leidžia mokslininkams sutelkti dėmesį į novatoriškas studijas. Kai kuriais atvejais dirbtinis intelektas leido greitai parengti mokslinių tyrimų darbus per valandą, pagerindamas greitį ir kokybę.

Atsižvelgiant į šiuos pranašumus, generatyvus AI tampa standartine akademinių tyrimų priemone. Tiesą sakant, 80% gamtos skaitytojų teigia bent kartą naudoję Chatgpt ar panašias priemones. Tačiau įvaikinimas labai skiriasi, tam įtakos turi socialiniai ir demografiniai veiksniai, pasitenkinimas darbu ir darbo vietos kultūra.

Šis skirtumas reiškia, kad nors kai kurie mokslininkai pastebi didelį produktyvumo padidėjimą, kiti atsilieka, o tai didina esamą nelygybę moksle.

Ir anekdotiniai įrodymai, ir apklausų duomenys rodo, kad vyrai dažniau nei moterys priima generatyvųjį AI. Dėl to tyrėjai vyrai gali parengti daugiau publikacijų ir paspartinti savo karjeros pažangą, o savo kolegoms moterims atsiduria nepalankioje padėtyje.

Apie studiją

Atliekant dvi atskiras analizes, buvo nagrinėjama, kaip „ChatGPT“ veikia skirtingų lyčių tyrimų produktyvumą.

1 tyrimas. Tyrimo atlikimo analizė

Pirmoji analizė buvo skirta išankstiniams spaudiniams, įkeltiems į Socialinių mokslų tyrimų tinklą (SSRN) nuo 2022 m. gegužės mėn. iki 2023 m. birželio mėn. SSRN, didelė atviros prieigos saugykla, pateikė turtingą duomenų rinkinį, skirtą produktyvumo tendencijoms įvertinti. Tyrėjai naudojo skirtumų skirtumų (DID) metodą, kad įvertintų lyčių skirtumus atliekant tyrimų rezultatus.

Iš pradžių nebuvo pastebimų produktyvumo pokyčių, greičiausiai dėl to, kad mokslininkams prireikė laiko susipažinti su AI įrankiais. Didėjant dirbtinio intelekto pritaikymui, mokslininkų vyrų santykinis produktyvumas padidėjo 6,4%, palyginti su kolegomis moterimis. Konkrečiai kalbant, vyrai 0,0004 dažniau nei moterys įkėlė bent vieną išankstinį spaudinį per mėnesį.

Šis atotrūkis tarp lyčių padidėjo 57%, o tyrimo rezultatų tikimybės skirtumas padidėjo nuo 0,007 iki 0,011. Siekdami užtikrinti, kad padaugėtų su AI susijusių dokumentų, mokslininkai aiškiai aptarė publikacijas apie ChatGPT. Atotrūkis išliko, patvirtindamas, kad AI priėmimas iš tikrųjų skatina nelygybę.

Tolesnė analizė, kurioje buvo atsižvelgta į bendraautorius ir individualius indėlius, sustiprino šiuos rezultatus. Visų pirma, mokslinių tyrimų kokybė, sumaišyta su abstrakčiomis nuomonėmis, buvo nuosekli, o tai rodo, kad dirbtinio intelekto naudojimas padidino našumą nepakenkiant griežtumui.

Produktyvumo atotrūkis buvo ryškiausias šalyse, kuriose ChatGPT yra plačiai platinamas ir naudojamas, pavyzdžiui, JAV, Australijoje ir Ispanijoje. Ši koreliacija pabrėžia AI vaidmenį stiprinant esamus lyčių skirtumus.

2 tyrimas: požiūris į AI

Antroje tyrimo dalyje buvo nagrinėjamas tyrėjų požiūris ir naudojimo modeliai, susiję su generatyviniu AI. Rezultatai parodė, kad vyrai AI įrankius naudojo dažniau ir ilgiau nei moterys.

Tyrėjai vyrai taip pat pranešė apie didesnį efektyvumą ir labiau linkę rekomenduoti AI įrankius.

Svarbu tai, kad šie produktyvumo skirtumai buvo susiję su naudojimo modeliais, o ne su būdingomis lyčių savybėmis. Kuo daugiau tyrėjų užsiima dirbtiniu intelektu, tuo didesnę efektyvumo naudą jie patyrė.

Išvados

Tiek vyrai, tiek moterys tyrėjai turi prieigą prie generatyvaus AI, tačiau vyrai jį veiksmingiau naudoja siekdami padidinti savo tyrimų rezultatus. Atrodo, kad šis neatitikimas atsirado dėl skirtingų požiūrių ir elgesio technologijų diegimo atžvilgiu.

Generatyvaus dirbtinio intelekto pritaikymas gali sustiprinti esamą nelygybę, susijusią su finansavimu, lyderio vaidmenimis, prieiga prie mokslinių tyrimų infrastruktūros ir vertinimo metrikos.

Kad ši technologija nepadidintų lyčių skirtumo, labai svarbu aktyviai skatinti ir mokyti visus mokslininkus, ypač moteris, integruoti dirbtinį intelektą į savo darbo eigą.

Be aktyvių priemonių, moterys mokslininkės rizikuoja atsilikti vis labiau dirbtinio intelekto skatinamoje akademinėje aplinkoje.

Šaltiniai: