Warum nutzen Männer KI bei der Arbeit häufiger als Frauen?

Willkommen zurück bei The AI ​​Shift. Diese Woche haben wir uns einer Frage angenommen, die uns von einigen Newsletter-Lesern vorgeschlagen wurde: Nutzen Männer und Frauen KI unterschiedlich? Und wenn ja, ist das wichtig? Gehen Sie zuerst zu John, um einen Blick auf die Daten zu werfen. Hier erreichen Sie uns.

John schreibt

Während die genauen Zahlen variieren, stellen die meisten Versuche, die Nutzung nach Geschlecht aufzuschlüsseln, fest, dass Männer generative KI häufiger nutzen als Frauen. Die geschlechtsspezifische Kluft bei der Akzeptanz hat sich verringert – insbesondere bei der Gesamtnutzung in allen Kategorien, die Schätzungen von OpenAI zufolge bei etwa 50/50 Männern und Frauen liegt. Wenn wir jedoch einen Blick auf die Nutzung im Rahmen der bezahlten Arbeit einer Person werfen, berichten Männer durchweg, dass sie sowohl mit größerer Wahrscheinlichkeit generative KI überhaupt nutzen als auch intensivere Nutzer unter denen sind, die die Technologie übernommen haben. Und im Gegensatz zu der Verengung, die wir bei der Gesamtnutzung beobachten, bleibt die Kluft bestehen, wenn nicht sogar größer.

Dabei geht es zum Teil um die unterschiedlichen Branchen, in denen Männer und Frauen eher arbeiten (die Tech-Branche ist sowohl männerlastig als auch KI-lastig), aber das ist noch lange nicht die ganze Geschichte. Eine Studie aus Dänemark ergab, dass Frauen ChatGPT in jedem von elf verschiedenen Berufen – einschließlich Journalismus – seltener beruflich nutzen als Männer. Besonders bemerkenswert ist, dass die Kluft auch dann bestehen blieb, wenn sie Kollegen im selben Unternehmen betrachteten, die die gleichen Aufgaben erledigten.

Es ist auch erwähnenswert, dass es sich hierbei nicht nur um selbst gemeldete Umfragedaten handelt; Der gleiche geschlechtsspezifische Unterschied bei der Nutzung zeigt sich in direkt messbaren Auswirkungen. Eine Studie zur Forschungsproduktivität von Akademikern ergab, dass männliche Forscher nach der Einführung von ChatGPT einen um sechs Prozent größeren Anstieg ihrer Publikationsleistung verzeichneten als ihre weiblichen Kollegen, was einem relativen Anstieg der geschlechtsspezifischen Produktivitätslücke um mehr als 50 Prozent entspricht. Angesichts dessen, worüber wir letzte Woche geschrieben haben, bedeutet dies nicht unbedingt, dass die männlichen KI-unterstützten Forscher produzieren insgesamt eine wertvollere Ausgabeaber es ist sicherlich eine bedeutende Veränderung.

Bemerkenswert ist, dass keiner dieser Trends nur auf die generative KI-Nutzung beschränkt ist. Das gleiche Muster früherer männlicher Adaptionen zeigte sich auch im Internet, und Männer vertreten seit langem eine enthusiastischere Meinung zu neuen Technologien, von der Kernenergie bis hin zu selbstfahrenden Autos. Man geht davon aus, dass ein großer Teil davon auf Unterschiede in der Risikotoleranz und dem Ausmaß der Überlegungen zurückzuführen ist, die verschiedene Menschen anstellen, bevor sie sich auf neue Technologien einlassen.

Der geschlechtsspezifische Unterschied bei der Nutzung von KI am Arbeitsplatz scheint also real zu sein. Aber ist es etwas, worüber sich die Menschen Sorgen machen sollten? Sarah, rüber zu dir.

Sarah schreibt

Was ich an den Geschlechtermustern, die Sie hervorheben, wirklich interessant finde, John, ist der Kommentar, der sie oft begleitet. Nehmen Sie dieses Zitat von Rembrand M. Koning, einem außerordentlichen Professor für Betriebswirtschaftslehre an der Harvard Business School: „Diese Lücken sind schlecht für Frauen, weil sie nicht so produktiv sind, wie sie sein könnten“, sagt er in einem HBS-Artikel zu diesem Thema, „aber sie sind auch schlecht für die Wirtschaft, weil wir das Wirtschaftswachstum verpassen, das wir hätten haben können.“

Ich habe ein bisschen das Gefühl, dass ich verärgert bin. Meine Mitfrauen und ich lassen offenbar nicht nur uns selbst, sondern die gesamte Wirtschaft im Stich.

Ich möchte Koning gegenüber nicht unfair sein: Dies ist eine gängige Formulierung von Akademikern und „Vordenkern“ zu diesem Thema. Und wenn der Einsatz generativer KI tatsächlich die wirtschaftliche Produktivität ohne Qualitätsverlust oder andere Risiken steigert, dann ist es sinnvoll, die langsamere Akzeptanz bei Frauen zu beklagen. Wir wissen jedoch, dass der Einfluss von KI auf die Produktivität nicht eindeutig ist und stark von der jeweiligen Aufgabe, dem Beruf und dem jeweiligen Organisationssystem abhängt. Wir wissen auch, dass die damit verbundenen Risiken, vom Datenschutz über die Sicherheit bis hin zu Ungenauigkeiten, nicht zu vernachlässigen sind. Erst diese Woche erlebten wir in Großbritannien eine weitere aufsehenerregende berufliche Demütigung als Folge einer unkontrollierten KI-Halluzination.

Es ist nicht so, dass die Daten zeigen, dass Frauen KI gänzlich meiden. Sollte ihr vorsichtigerer und vernünftigerer Ansatz (insgesamt) also wirklich als Problem und nicht nur als interessante Tatsache angesehen werden? Letztes Jahr habe ich eine Kolumne geschrieben, in der ich den „Second-Mover-Vorteil“ bei der Einführung von KI lobte. Ich habe über die Vorteile für Unternehmen geschrieben, aber ich denke, dass sie auch auf individueller Ebene gelten.

Wenn eine übermäßige Abhängigkeit von KI das Lernen behindern und die Fähigkeiten zum kritischen Denken untergraben kann (wie die aufkommende Forschung zu dieser Frage nahelegt), dann werden vielleicht Frauen die letzten Lacher haben.

Dennoch gibt es eindeutig Fälle, in denen die relative Zurückhaltung von Frauen gegenüber der Nutzung von KI für sie kostspielig sein könnte. Die offensichtlichsten Beispiele sind Bildungs- und Einstellungsbeurteilungen, bei denen LLMs denjenigen einen Vorteil verschaffen können, die sie (illegal oder auf andere Weise) nutzen.

In einer interessanten Studie wurden Studenten einer norwegischen Business School gebeten, sich vorzustellen, sie würden einen Kurs beginnen. Als den Studierenden mitgeteilt wurde, dass ChatGPT ausdrücklich für Studienarbeiten zugelassen sei, war der Anteil männlicher und weiblicher Studierender, die angaben, es zu nutzen, ziemlich ähnlich (87 Prozent der Männer und 83 Prozent der Frauen). Doch als den Studierenden mitgeteilt wurde, dass ChatGPT verboten sei, öffnete sich eine große Kluft zwischen den Geschlechtern: 67 Prozent der männlichen Studierenden gaben an, dass sie es weiterhin nutzen würden, verglichen mit etwa 46 Prozent der weiblichen Studierenden.

Dies ist nur eine kleine Studie, die auf einem hypothetischen Szenario basiert. Ich glaube nicht, dass das darauf hindeutet, dass ein Verbot von KI im Bildungsbereich den Frauen keinen Gefallen tut. Es bestärkt jedoch meine Ansicht, dass die Beurteilung der Kenntnisse und Fähigkeiten von Menschen – sei es in Bildungs- oder Einstellungsumgebungen – klar und scharf unterteilt werden sollte in solche, bei denen der Einsatz von KI unmöglich ist (z. B. schriftliche oder mündliche Prüfungen vor Ort) und solche, bei denen der Einsatz von KI ausdrücklich gefördert und bewertet wird. Es sind die Grauzonen, in denen Probleme entstehen.

John antwortet. . .

Mir gefällt die Formulierung „Second-Mover-Vorteil“ hier. Eines der Argumente dafür, dass wir die teilweise widersprüchlichen Belege zur Produktivität sehen, ist, dass jeder noch immer darüber nachdenkt, welche Einsatzmöglichkeiten von LLMs ihn beschleunigen oder verlangsamen, welche seine Fähigkeiten erweitern und welche ihn untergraben und so weiter. Ich habe den Eindruck, dass sich die Technologie viel schneller weiterentwickelt, als der Arbeitsmarkt reagiert, und es daher relativ wenig nachteilig ist, vorsichtiger vorzugehen, während diese Dinge geklärt werden. Und angesichts der Fülle an Ressourcen, wie man das Beste aus diesen Tools herausholen kann, vermute ich, dass eine kluge und anspruchsvolle Person (beiderlei Geschlechts), die sich zunächst zurückhält und sich dann verpflichtet, sobald die Dinge auf der ganzen Linie klarer sind, sehr schnell an die Spitze aufschließen wird.

Das Gegenargument wäre, dass der Prozess, herauszufinden, wo KI hilft und wo sie behindert, ganz spezifisch auf die Stärken und Schwächen einer Person abzielen kann. Je früher also jemand ein Gefühl dafür bekommt, wo und wie es ihm konkret helfen kann, desto besser.

Letztendlich könnte sich dies jedoch alles als strittig erweisen. Frühere Geschlechterunterschiede bei der Einführung von Technologien haben sich tendenziell relativ schnell geschlossen, und selbst bei KI gibt es Hinweise darauf, dass es bei den jüngsten Generationen (die wir bald LLM-Eingeborene nennen könnten) kaum oder gar keine Unterschiede bei der Nutzung gibt.

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