同行：我所認識的女性AI從業者_風聞

先祝女讀者們節日快樂。

自DeepSeek火了之後，AI就成了最有前景的職業賽道。其實在此之前，AI開發、文科轉碼，早就成為一股不可忽視的女性潮流。

《傲骨賢妻》中職場教母Diane對年輕女律師所説的經典台詞——“當那扇你一直在敲的門終於打開時，不要問為什麼，而是衝進去”，特別適合放在今天。

當AI開發的機遇向所有人開放，女性是否有勇氣衝進技術世界，推開這扇新的大門。我所認識的女性AI從業者，似乎都是先行者。

“工作中，男女會被區別對待嗎？”面對這個問題，所有受訪者的答案都是否定的。

技術問題的客觀性，迫使AI從業者聚焦於能力本身，天然消解了對性別的關注。

我採訪中國第一代AI研究者，對方提起20世紀90年代末，自己帶的幾個研究生，不少男生都內向靦腆，從不主動第一個發言，女生則話很多，主導着技術討論。“當時我還開玩笑，怎麼我招的學生男孩子都像女孩子，女孩子都像男孩子”。

代碼的世界裏，性別不再作為標尺，只看重學術潛力與研究能力，這種能力本位，貫穿了AI行業的歷史與當下，支撐着最樸素的公平。

如今， AI產業用人也遵循能力本位，選拔標準清晰明確。“我們團隊幾十人中男女比例持平，公司對這個崗位的要求是，有技術背景、學習能力、理解能力，這對男女來説都非常重要”，一位AI產品經理説到。

在AI開發者社羣中，這種平等被貫徹得更為徹底。被問及性別是否影響AI開發的方向時，我得到的回答是：“個人興趣主導一切，而非性別標籤”。

一位跨學科（藝術+編程）的女性AI開發者，完美詮釋了這一點，她説：“別人説我代碼差，我就説我是藝術生，我不覺得這（寫不好代碼）是因為我是女性。”

而能力本位的特性，也讓女性的性別優待、資源傾斜，顯得有些“微妙”。

開發平台認為資源傾斜毫無必要，產業需求才是核心考量，刻意去吸引女性用户還可能引發反感。而一位女性開發者在聽到“專為女性設計”的編程培訓後，十分憤怒，“開什麼玩笑，為什麼我要學跟男生不一樣的課”。

這種技術中立的共識背後，是用同一套“中性規則”丈量所有，評判體系自動過濾了性別因素。技術平權，讓性別差異得以退場，成為女性安然、從容、潛力無窮的夢想之地。

能力本位的規則下，已經推開了AI世界大門的女性往往會強調，不需要特殊的照顧，不需要“同等條件，女性優先”，不希望被貼上性別標籤。與性別有關的想法，只存在於一些短暫的瞬間：

是組隊參加開發者比賽的時候，感覺跟女孩子緊密合作“更親切一些”；

是做AI落地項目，發現户外露天廁所於是不敢多喝水的那一點點不便；

是一種疑惑，“首先我沒有特別覺得困擾，但確實會有一種微妙的文化，女孩好像容易在裏面沉默”；

是在開發者社區，換上貓貓狗狗的中性化頭像和暱稱，不想浪費時間討論與技術無關的問題；

是跟同為女性的導師有趨同的經歷，悄咪咪借鑑了對方當時的心態和行為做法；

是參加各類開發者活動，發現主持人/工作人員有女性，感覺“沒有壓力”。

説完這些感受之後，她們會很快補充道，“其實我也説不好跟性別有沒有關係，我也不確定”。

女性從業者不想過度強調、無法明確表達的，是技術世界的另一面：技術平權可以消除性別差異，卻無法消解人類對同類和共鳴的渴望。

全球高等教育STEM科學工程專業中，女性佔35%，到了就業階段，女性佔比就下降到了28%，AI領域更是隻有22%。而五年之後，女性的行業留存率進一步降低。

顯而易見，女性在AI科技領域遇到同性別的場合更少，而且越往高層越少。

不予行動，這種情況就會長期持續下去。一位國內主流AI開發社區的女運營人員觀察過，在一年多的時間裏，社區沒有特別關注開發者的性別比例，男性稍微多一些，女性沒有明顯的增長，一直是這樣的一個趨勢。

規則不存在性別限制，從業者不希望被區別對待，長期穩定的性別比例，似乎都説明了：男多女少的現狀，就是AI開發領域的問題。

那麼，在這樣的穩態中，女性要推開AI的大門，長期留在技術生態中，要穿越多少道關卡呢？

第一道篩選，在求學時完成的。很多沒想過“性別問題”的女性AI開發者，都有“專業+AI”的教育背景。

一位開發者，是通過導師的推薦，瞭解到了歐空局正在舉辦SpotGEO比賽，通過學姐轉發的AI達人創造營，參與並獲得了英偉達硬件支持。

“為什麼要選擇AI編程這個領域，大家都覺得很自然，從來沒想過這個問題，沒考慮過也沒有聊過”，就像魚在水中一樣自然。

而“剛好抓住機會”的背後，是教育資源的託舉。女性選擇STEM專業的篩選，其實早在高中文理分科、在小學興趣培養等更早期的環節就完成了。

第二道篩選，在崗位上完成的。非AI背景的女性成為開發者，往往有一個相對包容的職場環境。

一位開發社區的大牛，開源了不少算法，這些都是在煙草行業做信息化工作時搞出來的，領導對女性技術人員相對比較寬容，這種“不干涉”的探索空間，本身就是一種幸運。

第三道篩選，是在日常的心理摩擦中完成的。在開發者社區中，想遮蔽女性的身份，減少因為是女生而在討論羣被起鬨（哪怕是善意的），不想打斷技術討論，“浪費時間”討論無關的問題。在男性佔絕對多數的線下職場氛圍中，女性也會以變得強勢或沉默的方式，來減少“異類感”。

哪怕沒有任何顯性歧視，經過這樣的層層篩選之後，仍然留在AI開發等技術領域的女性，其實是倖存者。

當一個倖存者，在強調能力本位的技術世界裏生存，她們中的絕大多數，都不要求特殊照顧，不願強調自己因性別而承受壓力，同時也不願意説出口：我不想被視作異類。

女性佔比低，缺少同類的歸屬感，將不少人攔截在AI大門之外，比如無法從教育早期就開始培養技術興趣，接觸不到女性技術榜樣作為入行導師，在異性過多的氛圍下反覆踟躕……

我們曾呼籲過，推動女性參與可以為社區注入活力，提升商業價值，或者提出，女性開發者的稀缺會導致科技產品的視角盲區，錯失女性消費市場。後來發現，這些功利性的理由，對開放社區和企業來説，是遠遠不夠的。

一位開發者社區的運營直言：我們沒有專門去吸引女性開發者的必要，性別這件事情對我們的影響不是很大，沒有想説去提高女性開發者的比例。

最主要的原因，就是主動改變現有的性別比例，風險太大而回報不明確。

能力本位的技術界，信奉的是“Sex is cheap ,show me the code”的代碼為王。而男性本身就佔比較高，社區旗幟鮮明地投入資源來鼓勵女性，可能導致現有的優勢羣體，感覺到被“反向歧視”了，從而對平台產生不滿。2017年Google工程師內部備忘錄事件，反對者就認為性別配額的女性友好政策，會損害技術精英主義，引發了男性開發者的指責。激發這種矛盾，是很多平台不想看到的。

而在女性覺醒的當下，無視性別問題也可能招致批評，於是一些社區普遍選擇了折中方案。將“不歧視”等同於“性別友好”，將精英案例等同於普遍女性。

如今，女性提交代碼、女性參與開發者活動沙龍等的限制和歧視政策，在國內主流平台基本不存在了。而在宣傳女性榜樣時，往往聚焦於女性高管或極客精英，關注成功女性開發者的案例，比如GitHub前CEO Nat Friedman。

這種折中方案的問題在於，缺乏廣泛的參考借鑑價值，還可能製造出“超人女性”的認知，將女性能否投身或在科技行業堅持下來，完全與個體努力程度和心理調適能力相掛鈎，而忽視了普通女性成為AI人才所面臨的隱含困境。

AI發展，究竟需不需要性別視角？提高女性佔比的技術生態，算不算特殊照顧？

事實是，科技的本質及AI的重要性正在迅速變化，如今每個人都可以利用技術做些什麼，“AI for everyone”是沒有爭議的未來。這種情況下，人類一半人口的70%被排除在AI創造和開發之外，顯然是一個悖論。

如果文學、美術、化工、地理等各領域都將AI化，那麼AI就需要這些領域女性；如果老人、障礙人士、兒童不能被隔絕於AI之外，那麼其中的女性自然也不能。AI的發展不只有性別議題，所有議題中性別也不是最重要的。但相信沒有人會否認，在被攔截在AI大門之外的羣體中，確實有一部分人，是受到了傳統性別限制的影響。

營造一個女性友好的技術生態，可能沒有任何功利性的商業回報。但女性友好的開發者平台與政策，原本就不是性別的慈善工程，更不是對優勢羣體的反向歧視。環境友好度直接影響到女性參與度，而這是智能世界的必經之路。

技術的世界或許山高水遠，但她的身邊並非空無一人。只要有一個女性，以“衝進去”的姿態推開AI大門，就會有無數女性追隨她而來。