TTS新传论文带读：女外卖骑手是否遭受算法性别歧视？

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女性外卖骑手

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隐匿的她：女外卖骑手是否遭受算法性别歧视？

✍文/陈龙 赵磊 盛禾

框架+逻辑（⭐）

算法性别歧视是近年来社会关注的热点问题。本文对国内某头部外卖平台公司的全国专项调查数据分析，发现尽管男女骑手在每日跑单量上存在统计学意义上的显著差异，但实际差距较小。 一方面，“男性气质的算法歧视”和“去家庭化的算法歧视”的影响相对有限；另一方面，出于经济因素考虑，女骑手加大了劳动投入，从而增加了跑单量。 由此，本文对关于算法性别歧视的既有论断作出了修正。

观点（⭐⭐⭐⭐）

【算法性别歧视】算法性别歧视指算法基于性别特征对性别弱势群体施加的差别化对待和导致的歧视性后果，通常给以女性为代表的性别弱势群体造成数字生存困境。本质上，它是传统性别歧视在人工智能时代的延伸，但其影响方式往往更为隐蔽和深远。

答题语料积累（⭐⭐⭐⭐）

✒️在算法编写过程中，设计算法的人可能因性别偏见或利益考量将性别歧视的观念融入算法中。一方面，“现有的人工智能领域的设计和发明由男性技术专家主导，男性的思维方式通过影响互联网技术如算法程序、代码、开发设计等，进而影响传播的话语”。因此，男性在算法设计者中占大多数的事实可能使算法在处理数据时天然地带有男性偏好。另一方面，企业出于经济利益考量往往更倾向于雇用男性员工。基于现代人力资本理论，婚姻、生育以及家庭劳动等非市场活动会影响劳动者在技能培训上的投入和劳动效率的产出，从而导致人力资本贬值。

✒️工作待遇歧视往往在算法运行过程中显现。 尽管很多公司的算法工程师在设计算法时都会保持性别中立，但看似中立的条件依然无法完全避免算法在运行中的性别歧视。

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