同行：我所认识的女性AI从业者

先祝女读者们节日快乐。同行

自DeepSeek火了之后，所认识AI就成了最有前景的女性职业赛道。其实在此之前，从业AI开发、同行文科转码，所认识早就成为一股不可忽视的女性女性潮流。

《傲骨贤妻》中职场教母Diane对年轻女律师所说的从业经典台词——“当那扇你一直在敲的门终于打开时，不要问为什么，同行而是所认识冲进去”，特别适合放在今天。女性

当AI开发的从业机遇向所有人开放，女性是同行否有勇气冲进技术世界，推开这扇新的所认识大门。我所认识的女性女性AI从业者，似乎都是先行者。

“工作中，男女会被区别对待吗？”面对这个问题，所有受访者的答案都是否定的。

技术问题的客观性，迫使AI从业者聚焦于能力本身，天然消解了对性别的关注。

我采访中国第一代AI研究者，对方提起20世纪90年代末，自己带的几个研究生，不少男生都内向腼腆，从不主动第一个发言，女生则话很多，主导着技术讨论。“当时我还开玩笑，怎么我招的学生男孩子都像女孩子，女孩子都像男孩子”。

代码的世界里，性别不再作为标尺，只看重学术潜力与研究能力，这种能力本位，贯穿了AI行业的历史与当下，支撑着最朴素的公平。

如今， AI产业用人也遵循能力本位，选拔标准清晰明确。“我们团队几十人中男女比例持平，公司对这个岗位的要求是，有技术背景、学习能力、理解能力，这对男女来说都非常重要”，一位AI产品经理说到。

在AI开发者社群中，这种平等被贯彻得更为彻底。被问及性别是否影响AI开发的方向时，我得到的回答是：“个人兴趣主导一切，而非性别标签”。

一位跨学科（艺术+编程）的女性AI开发者，完美诠释了这一点，她说：“别人说我代码差，我就说我是艺术生，我不觉得这（写不好代码）是因为我是女性。”

而能力本位的特性，也让女性的性别优待、资源倾斜，显得有些“微妙”。

开发平台认为资源倾斜毫无必要，产业需求才是核心考量，刻意去吸引女性用户还可能引发反感。而一位女性开发者在听到“专为女性设计”的编程培训后，十分愤怒，“开什么玩笑，为什么我要学跟男生不一样的课”。

这种技术中立的共识背后，是用同一套“中性规则”丈量所有，评判体系自动过滤了性别因素。技术平权，让性别差异得以退场，成为女性安然、从容、潜力无穷的梦想之地。

能力本位的规则下，已经推开了AI世界大门的女性往往会强调，不需要特殊的照顾，不需要“同等条件，女性优先”，不希望被贴上性别标签。与性别有关的想法，只存在于一些短暂的瞬间：

是组队参加开发者比赛的时候，感觉跟女孩子紧密合作“更亲切一些”；

是做AI落地项目，发现户外露天厕所于是不敢多喝水的那一点点不便；

是一种疑惑，“首先我没有特别觉得困扰，但确实会有一种微妙的文化，女孩好像容易在里面沉默”；

是在开发者社区，换上猫猫狗狗的中性化头像和昵称，不想浪费时间讨论与技术无关的问题；

是跟同为女性的导师有趋同的经历，悄咪咪借鉴了对方当时的心态和行为做法；

是参加各类开发者活动，发现主持人/工作人员有女性，感觉“没有压力”。

说完这些感受之后，她们会很快补充道，“其实我也说不好跟性别有没有关系，我也不确定”。

女性从业者不想过度强调、无法明确表达的，是技术世界的另一面：技术平权可以消除性别差异，却无法消解人类对同类和共鸣的渴望。

全球高等教育STEM科学工程专业中，女性占35%，到了就业阶段，女性占比就下降到了28%，AI领域更是只有22%。而五年之后，女性的行业留存率进一步降低。

显而易见，女性在AI科技领域遇到同性别的场合更少，而且越往高层越少。

不予行动，这种情况就会长期持续下去。一位国内主流AI开发社区的女运营人员观察过，在一年多的时间里，社区没有特别关注开发者的性别比例，男性稍微多一些，女性没有明显的增长，一直是这样的一个趋势。

规则不存在性别限制，从业者不希望被区别对待，长期稳定的性别比例，似乎都说明了：男多女少的现状，就是AI开发领域的问题。

那么，在这样的稳态中，女性要推开AI的大门，长期留在技术生态中，要穿越多少道关卡呢？

第一道筛选，在求学时完成的。很多没想过“性别问题”的女性AI开发者，都有“专业+AI”的教育背景。

一位开发者，是通过导师的推荐，了解到了欧空局正在举办SpotGEO比赛，通过学姐转发的AI达人创造营，参与并获得了英伟达硬件支持。

“为什么要选择AI编程这个领域，大家都觉得很自然，从来没想过这个问题，没考虑过也没有聊过”，就像鱼在水中一样自然。

而“刚好抓住机会”的背后，是教育资源的托举。女性选择STEM专业的筛选，其实早在高中文理分科、在小学兴趣培养等更早期的环节就完成了。

第二道筛选，在岗位上完成的。非AI背景的女性成为开发者，往往有一个相对包容的职场环境。

一位开发社区的大牛，开源了不少算法，这些都是在烟草行业做信息化工作时搞出来的，领导对女性技术人员相对比较宽容，这种“不干涉”的探索空间，本身就是一种幸运。

第三道筛选，是在日常的心理摩擦中完成的。在开发者社区中，想遮蔽女性的身份，减少因为是女生而在讨论群被起哄（哪怕是善意的），不想打断技术讨论，“浪费时间”讨论无关的问题。在男性占绝对多数的线下职场氛围中，女性也会以变得强势或沉默的方式，来减少“异类感”。

哪怕没有任何显性歧视，经过这样的层层筛选之后，仍然留在AI开发等技术领域的女性，其实是幸存者。

当一个幸存者，在强调能力本位的技术世界里生存，她们中的绝大多数，都不要求特殊照顾，不愿强调自己因性别而承受压力，同时也不愿意说出口：我不想被视作异类。

女性占比低，缺少同类的归属感，将不少人拦截在AI大门之外，比如无法从教育早期就开始培养技术兴趣，接触不到女性技术榜样作为入行导师，在异性过多的氛围下反复踟蹰……

我们曾呼吁过，推动女性参与可以为社区注入活力，提升商业价值，或者提出，女性开发者的稀缺会导致科技产品的视角盲区，错失女性消费市场。后来发现，这些功利性的理由，对开放社区和企业来说，是远远不够的。

一位开发者社区的运营直言：我们没有专门去吸引女性开发者的必要，性别这件事情对我们的影响不是很大，没有想说去提高女性开发者的比例。

最主要的原因，就是主动改变现有的性别比例，风险太大而回报不明确。

能力本位的技术界，信奉的是“Sex is cheap ,show me the code”的代码为王。而男性本身就占比较高，社区旗帜鲜明地投入资源来鼓励女性，可能导致现有的优势群体，感觉到被“反向歧视”了，从而对平台产生不满。2017年Google工程师内部备忘录事件，反对者就认为性别配额的女性友好政策，会损害技术精英主义，引发了男性开发者的指责。激发这种矛盾，是很多平台不想看到的。

而在女性觉醒的当下，无视性别问题也可能招致批评，于是一些社区普遍选择了折中方案。将“不歧视”等同于“性别友好”，将精英案例等同于普遍女性。

如今，女性提交代码、女性参与开发者活动沙龙等的限制和歧视政策，在国内主流平台基本不存在了。而在宣传女性榜样时，往往聚焦于女性高管或极客精英，关注成功女性开发者的案例，比如GitHub前CEO Nat Friedman。

这种折中方案的问题在于，缺乏广泛的参考借鉴价值，还可能制造出“超人女性”的认知，将女性能否投身或在科技行业坚持下来，完全与个体努力程度和心理调适能力相挂钩，而忽视了普通女性成为AI人才所面临的隐含困境。

AI发展，究竟需不需要性别视角？提高女性占比的技术生态，算不算特殊照顾？

事实是，科技的本质及AI的重要性正在迅速变化，如今每个人都可以利用技术做些什么，“AI for everyone”是没有争议的未来。这种情况下，人类一半人口的70%被排除在AI创造和开发之外，显然是一个悖论。

如果文学、美术、化工、地理等各领域都将AI化，那么AI就需要这些领域女性；如果老人、障碍人士、儿童不能被隔绝于AI之外，那么其中的女性自然也不能。AI的发展不只有性别议题，所有议题中性别也不是最重要的。但相信没有人会否认，在被拦截在AI大门之外的群体中，确实有一部分人，是受到了传统性别限制的影响。

营造一个女性友好的技术生态，可能没有任何功利性的商业回报。但女性友好的开发者平台与政策，原本就不是性别的慈善工程，更不是对优势群体的反向歧视。环境友好度直接影响到女性参与度，而这是智能世界的必经之路。

技术的世界或许山高水远，但她的身边并非空无一人。只要有一个女性，以“冲进去”的姿态推开AI大门，就会有无数女性追随她而来。

审核编辑 黄宇

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