Varför generativ AI vidgar könsgapet i akademisk forskning

Varför generativ AI vidgar könsgapet i akademisk forskning

En ny studie fann att manliga forskare använder AI-verktyg mer effektivt och får en produktivitetsfördel jämfört med sina kvinnliga kollegor. Kan riktade insatser täppa till klyftan?

Generativ artificiell intelligens (AI) driver produktivitetsökningar inom flera områden, inklusive vetenskap. Effekten verkar dock vara ojämn, vilket gynnar manliga forskare mer än deras kvinnliga motsvarigheter. En nyligen publicerad studie iPnas nexusBelyser denna växande ojämlikhet.

introduktion

Generativ AI integreras alltmer i forskningsarbetsflöden, vilket stöder forskare med datainsamling, litteraturgranskning och analys. Genom att automatisera rutinuppgifter tillåter AI forskare att fokusera på innovativa studier. I vissa fall har AI möjliggjort snabb produktion av forskningsrapporter inom en timme, vilket har förbättrat både hastighet och kvalitet.

Med tanke på dessa fördelar håller generativ AI på att bli ett standardverktyg inom akademisk forskning. Faktum är att 80 % av Nature-läsarna säger att de har använt Chatgpt eller liknande verktyg minst en gång. Adoptionen varierar dock avsevärt, påverkad av sociodemografiska faktorer, arbetstillfredsställelse och arbetsplatskultur.

Denna skillnad innebär att medan vissa forskare ser betydande produktivitetsvinster, släpar andra efter, vilket förvärrar befintliga ojämlikheter inom vetenskapen.

Både anekdotiska bevis och enkätdata tyder på att män är mer benägna än kvinnor att adoptera generativ AI. Som ett resultat kan manliga forskare producera fler publikationer och påskynda deras karriärutveckling samtidigt som de missgynnar sina kvinnliga kollegor.

Om studien

Studien undersökte hur ChatGPT påverkar forskningsproduktiviteten över könen genom två separata analyser.

Studie 1: Analys av forskningsresultat

Den första analysen fokuserade på förtryck som laddades upp till Social Science Research Network (SSRN) mellan maj 2022 och juni 2023. SSRN, ett stort arkiv med öppen tillgång, tillhandahöll en rik datauppsättning för att bedöma produktivitetstrender. Forskarna använde en different-in-difference (DID)-metod för att mäta könsskillnader i forskningsresultat.

Inledningsvis fanns det ingen observerbar förändring i produktivitet, troligtvis på grund av den tid det tog för forskare att bli bekanta med AI-verktyg. När AI-antagandet ökade, visade manliga forskare en relativ produktivitetsökning på 6,4 % jämfört med sina kvinnliga kollegor. Specifikt var män 0,0004 mer benägna än kvinnor att ladda upp minst ett förtryck per månad.

Denna könsskillnad ökade med 57 % och ökade från 0,007 till 0,011 sannolikhetsskillnad i forskningsresultat. För att säkerställa en ökning av AI-relaterade artiklar har forskare uttryckligen diskuterat publikationer om ChatGPT. Klyftan kvarstod, vilket bekräftar att adoption av AI verkligen driver på ojämlikhet.

Ytterligare analys som tog hänsyn till medförfattarskap och individuella bidrag stärkte dessa resultat. I synnerhet har kvaliteten på forskningen – varvat med abstrakta åsikter – gjorts konsekvent, vilket tyder på att AI-användning har stärkt produktionen utan att kompromissa med rigoriteten.

Produktivitetsgapet var mest uttalat i länder där ChatGPT är allmänt distribuerat och används, såsom USA, Australien och Spanien. Denna korrelation belyser AI:s roll för att förstärka befintliga könsskillnader.

Studie 2: Attityder till AI

Den andra delen av studien undersökte forskarnas attityder och användningsmönster gällande generativ AI. Resultaten visade att män använde AI-verktyg oftare och längre tid än kvinnor.

Manliga forskare rapporterade också större effektivitetsvinster och var mer benägna att rekommendera AI-verktyg.

Viktigt är att dessa produktivitetsskillnader var förknippade med användningsmönster snarare än inneboende könsegenskaper. Ju fler forskare som ägnade sig åt AI, desto större effektivitetsfördelar fick de.

Slutsatser

Både manliga och kvinnliga forskare har tillgång till generativ AI, men män använder den mer effektivt för att öka sin forskningsprestanda. Denna diskrepans verkar bero på skillnader i attityder och beteenden gentemot teknikanvändning.

Antagandet av generativ AI kan förvärra befintliga ojämlikheter relaterade till finansiering, ledarroller, tillgång till forskningsfaciliteter och utvärderingsmått.

För att förhindra att denna teknik ökar könsgapet är det avgörande att aktivt främja och utbilda alla forskare – särskilt kvinnor – för att integrera AI i sina arbetsflöden.

Utan proaktiva åtgärder riskerar kvinnliga forskare att hamna på efterkälken i ett allt mer AI-drivet akademiskt landskap.

Källor: