你有没有想过，现在火得一塌糊涂的生成式人工智能（AIGC），其实不只是在改变我们的工作方式，还在悄悄影响着男女在职场上的机会分配？听起来有点不可思议吧？但事实就是如此。

最近有一份来自世界经济论坛和领英的研究报告指出，女性在这场AI变革中正面临一个“双重劣势”：一方面，她们在那些因为AI而变得更吃香、更值钱的岗位上人数偏少；另一方面，她们却大量集中在那些最容易被AI取代的岗位上。

比如在美国，从事AI增强型职业的男性占24.1%，而女性只有20.5%。再看另一边，被AI颠覆的职业里，33.7%是女性，男性则是25.5%。这种差距在全球范围内都很普遍——在74个有数据可查的国家中，95%的国家都呈现出男性在AI相关岗位中占据主导地位的趋势。

为什么会这样呢？说到底，还是STEM领域的性别差距在作祟。STEM指的是科学、技术、工程和数学这些学科。尽管近年来越来越多的女性从这些专业毕业，但真正进入相关行业的人数却明显下降。2021年毕业的女性中，有38.5%拥有STEM学位，但到2022年，真正进入STEM行业的只有31.6%。而且这个差距并不会随着职业发展而缩小，反而越拉越大：女性在STEM初级职位中的占比是29%，到了管理层就降到了24.4%，而高管层更是只有可怜的12.2%。

这说明什么？说明很多女性并不是没能力，而是没有被给予足够的机会和发展空间。特别是在AI这样的前沿领域，女性的声音和存在感实在太少了。

不过好消息也不是没有。根据领英的数据，过去几年里，女性在AI技能方面的表现正在稳步提升。2018年，拥有AI工程技能的用户中，女性只占23.5%；到了2025年初，这个数字已经涨到了29.4%。而且，在全球75个经济体中，有74个的性别差距都在缩小。虽然进步的速度还不够快，但至少方向是对的。

还有一个有趣的现象是，女性往往会在简历中低估自己的AI技能。换句话说，其实她们比自己想象的更有潜力，只是缺乏表达和自信。这也提醒我们，企业在招聘或晋升时，不能只看表面材料，更要深入挖掘候选人的实际能力和成长空间。

说到这儿，咱们也得提一下发明创造这一块。谁在推动技术创新？专利申请是一个重要指标。数据显示，东亚国家在这方面做得相对更好，中国的女性发明人占比达到了26.8%，韩国是28.3%，而欧美国家普遍只有15%左右。这说明，只要政策和环境合适，女性完全可以在科技领域大放异彩。

所以问题来了：面对这场由AI引发的就业变革，我们该怎么做？答案其实很明确——我们需要主动出击，而不是被动接受。

首先，企业要重新审视自己的招聘流程。传统做法往往是基于历史数据来预测未来表现，但这很容易忽视女性在非主流岗位上的成功可能性。如果能借助AI技术，用更动态、更全面的方式来评估人才，或许能打破一些固有的偏见。

其次，我们要加大对女性技能培养的投资力度。尤其是在AI、编程、数据分析这些热门领域，提供更多培训资源和实践机会，帮助更多女性掌握新技能，走上更具前景的岗位。

最后，也是最重要的一点，就是要让技术本身变得更加包容。如果AI系统是由一群背景相似的人开发出来的，那它最终服务的对象很可能也会偏向这些人。所以，我们需要让更多元化的人群参与到技术的开发过程中，确保AI真正服务于所有人，而不是少数群体。

总之，生成式AI确实给就业市场带来了巨大的冲击，但它不该成为性别不平等的放大器。如果我们现在就开始行动，还有机会扭转局势，打造一个更公平、更有竞争力的未来。