دراسة تكشف: لماذا تشكك النساء في الذكاء الاصطناعي أكثر من الرجال؟

الولايات المتحدة - وكالة أنباء إخباري

منذ التسارع الكبير في وتيرة تطور الذكاء الاصطناعي، أصبحت النساء يتحملن العبء الأكبر من تبعاته، بدءاً من المحتوى الجنسي المسيء وصولاً إلى فقدان الوظائف. ومع تعرضهن غير المتكافئ لهذه الآثار الضارة، ليس من المستغرب أن تبدي النساء شكوكاً أكبر تجاه هذه التكنولوجيا مقارنة بالرجال.

وأظهرت أبحاث سابقة أن النساء أقل اعتماداً على أدوات الذكاء الاصطناعي بنسبة 25% مقارنة بالرجال، كما يمثلن أقل من ربع المتخصصين في هذا المجال عالمياً. ولمعرفة الأسباب الكامنة وراء هذا التشكك، أجرت جامعة نورث إيسترن في بوسطن دراسة حديثة شملت نحو 3000 كندي وأميركي.

خلص الباحثون إلى وجود عاملين رئيسيين يفسران اختلاف مواقف الرجال والنساء من الذكاء الاصطناعي في مكان العمل: تحمل المخاطر والتعرض للمخاطر. ووجدت الدراسة أن النساء بشكل عام أكثر "نفوراً من المخاطر"، حيث كنّ يفضلن الحصول على مبلغ مالي مضمون بدلاً من خوض احتمال الحصول على مبلغ أكبر أو عدم الحصول على شيء.

وانعكست هذه الفجوة بين الجنسين على مواقفهن من الذكاء الاصطناعي، إذ أبدت النساء ميلاً أكبر بـ 11% للقول بأن مخاطر التكنولوجيا تفوق فوائدها. وفي الأسئلة المفتوحة، عبرت النساء عن مزيد من عدم اليقين والتشكيك.

لكن الباحثين لاحظوا أن هذه الفجوة تختفي عند إزالة عامل عدم اليقين. فعندما كانت المكاسب الوظيفية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي مضمونة، استجاب الرجال والنساء على حد سواء بإيجابية. كما أن النساء الأقل نفوراً من المخاطر أظهرن مستوى تشكيك مماثل للرجال.

وقالت بياتريس ماغيسترو، المؤلفة المشاركة في البحث: "عندما تكون النساء على يقين من الآثار المتعلقة بالوظائف، تختفي الفجوة بين الجنسين في دعم الذكاء الاصطناعي". وأضافت: "لذا يبدو الأمر في جوهره نفوراً من عدم اليقين".

وأشار الباحثون إلى أن هذا التشكيك يرتبط جزئياً بتعرض النساء الأكبر للمخاطر الاقتصادية التي يفرضها الذكاء الاصطناعي، سواء في الأدوار التي يمكن أن تستفيد منها أو تلك المعرضة لخطر الإزاحة.

ودعا الباحثون صانعي السياسات إلى أخذ هذه المواقف في الاعتبار عند صياغة قواعد تنظيم الذكاء الاصطناعي، لضمان عدم ترك النساء خلف الركب. واقترحوا تنفيذ سياسات تخفف المخاطر، مثل تعزيز الحماية من الإزاحة الوظيفية وآليات تعويضية وإجراءات للحد من التحيز القائم على النوع الاجتماعي في أنظمة الذكاء الاصطناعي.