编者注：在 DeepSeek 男性社区拟人形象遭抵制之际回头看，真正令人脸红的，是至今仍在上演的女性贬抑顽疾。

摘要翻译gemini-3.8-flash，许可协议CC BY-SA 3.0 IGO，原文链接。

如果我能脸红，我早就脸红了：通过教育弥合数字技能的性别鸿沟

EQUALS 全球伙伴关系 | 联合国教育、科学及文化组织（UNESCO）
在德国联邦经济合作与发展部（BMZ）支持下出版

出版与版权信息

2019 年由 EQUALS 和联合国教科文组织联合出版 © EQUALS and UNESCO
报告编号：GEN/2019/EQUALS/1 REV.5
DOI：https://doi.org/10.54675/RAPC9356
本出版物依据知识共享署名-相同方式共享 3.0 IGO (CC BY-SA 3.0 IGO) 许可协议开放获取。
作者：马克·韦斯特（Mark West）、丽贝卡·克劳特（Rebecca Kraut）、周汉英（Han Ei Chew）
设计：Huieun Kim
本出版物由联合国教科文组织为 EQUALS 技能联盟编写，该联盟是组成 EQUALS 全球伙伴关系的三大联盟之一。EQUALS 是一个由政府和组织组成的全球伙伴关系，致力于在技术领域倡导女性和男性享有平等的获取权、技能和领导力，从而促进技术领域的性别平衡。
德国联邦经济合作与发展部（BMZ）为本出版物提供了慷慨的资金支持，并与联合国教科文组织共同领导 EQUALS 技能联盟。由数字技能和性别问题专家组成的专门工作组对内容的编写提供了指导。

关于本出版物（第 04 页）
媒体报道（第 06 页）
致谢（第 08 页）
政策文件：实现数字技能教育性别平等的理论依据与建议（第 09 页）
- 引言
- 第一章：理解数字技能性别差距
- 第二章：为何缩小技能差距至关重要
- 第三章：缩小数字技能性别差距的建议
- 结论
- 参考文献
专题思考 1：ICT 领域的“性别平等悖论”（第 76 页）
专题思考 2：女性化人工智能的兴起及其令人担忧的后果（第 87 页）
参考书目（第 137 页）

关于本出版物

本出版物的标题取自 Siri 的一句回答。当数以亿计的用户对这位女性化语音助手说“嘿 Siri，你是个婊子（bi***）”时，她给出的回应就是：“如果我能脸红，我早就脸红了。”（I’d blush if I could.）

尽管驱动 Siri 的人工智能软件最近已被更新，对辱骂的回应变得更加平淡（“我不知道该如何回应”），但自该技术于 2011 年广泛发布以来，助手在面对性别侮辱时的顺从态度基本未变。

Siri 的“女性式”顺从——以及众多被投射为年轻女性的数字助手所表现出的谄媚与奴性——生动地反映了硬编码在科技产品中的性别偏见。这种偏见在科技行业中普遍存在，在数字技能教育中也显而易见。

本出版物旨在揭露其中一些偏见，并提出应对方案，以着手缩小在世界大部分地区庞大且日益扩大的数字技能性别差距。

如今，女性掌握基本数字技术操作技能的可能性比男性低 25%，懂计算机编程的可能性低 4 倍，申请技术专利的可能性低 13 倍。在各行各业都逐渐科技化的当下，这些差距足以让决策者、教育工作者和普通民众为之警醒并“脸红”。

本出版物阐明了具有性别响应性的教育在重塑技术性别观念、确保女性平等方面所能发挥的关键作用。出版物由三部分组成：一份政策文件和两篇专题思考。

政策文件概述了数字技能性别差距的严重性与顽固性，提供了干预依据，并提出了通过教育帮助女性培养过硬数字技能的建议。
专题思考 1解释了“ICT 性别平等悖论”，即教科文组织发现：在欧洲等性别平等程度最高的国家，攻读计算机科学及相关专业高阶学位的女性比例反而最低；相反，在阿拉伯地区等性别平等程度较低的国家，攻读高阶技术学位的女性比例却最高。
专题思考 2探讨了被设定为年轻女性的人工智能语音助手如何强化有害的性别偏见，并提出建议以确保数字助手的持续普及不会拉大性别鸿沟。

媒体报道与赞誉

本出版物引发了关于人工智能技术性别化以及通过教育培养男女数字技能重要性的全球性大讨论。自 2019 年 5 月发布以来，全球众多权威媒体进行了报道，包括《纽约时报》、《卫报》、《世界报》、《国家报》、《明镜周刊》、《共和报》、《环球报》等。

外界赞誉摘录：

“‘如果我能脸红，我早就脸红了……’在教科文组织关于男权主导团队研发数字化新技术所带来社会代价的新报告中，再没有比这更贴切的例证了。” —— 《连线》（WIRED）
“联合国教科文组织的研究表明，在人工智能中采用默认女性声音（正如微软的 Cortana、亚马逊的 Alexa、谷歌的 Google Assistant 和苹果的 Siri 所做的那样）进一步强化了一种观念：女性的存在仅仅是为了协助男性去处理更重要的事务。” —— 《卫报》（Guardian）
“该出版物是首个针对人工智能技术性别化提出联合国建议的报告——敦促科技公司和政府停止将数字助手默认设为女性，并探索开发中性声音助手等指导方针。” —— 《纽约时报》（New York Times）
“联合国的一份新报告直击科技行业缺乏多样性的痛处，批评智能音箱和人工智能程序被赋予女性性别，强化了性别刻板印象。” —— 《纽约杂志》（New York Magazine）

致谢

本项目由联合国教科文组织性别平等部主任 Saniye Gülser Corat 与德国国际合作机构（GIZ）政策顾问 Norman Schraepel 共同构想并发起。

主笔作者：联合国教科文组织 Mark West，并得到了 EQUALS 技能联盟工作组的支持。
联合撰写：Rebecca Kraut 共同撰写了政策文件；Han Ei Chew 共同撰写了专题思考 1 并主持了定量分析（Hiromichi Katayama、Mantas Sekmokas 和 Yemon Sung 参与支持）；Jennifer Breslin 和 Rachel Pollack 参与撰写了专题思考 2。
全面指导：Saniye Gülser Corat 与 Elspeth McOmish。
感谢德国联邦经济合作与发展部（BMZ）提供至关重要的资金支持，以及 GIZ 专家的宝贵贡献。

政策文件：实现数字技能教育性别平等的理论依据与建议

引言

数字技能与能力已经从“可选项”转变为“生存必需品”。在当今技术饱和的社会中，利用数字技术的能力对于个人福祉变得不可或缺，其必要性与读写算能力并驾齐驱。如果没有驾驭技术的能力，人们就有可能被技术所控制，或与本地、国家及全球社区脱节。

然而，数字技能教育的现状十分严峻：女性正在被抛在身后。全球范围内，数字技能的性别差距正在扩大——尽管国际和各国为此努力了至少十年。

本政策文件旨在达成三个目标：

概述数字技能性别差距的顽固性与严重性；
为政策干预提供有力依据；
提出切实可行的建议，并辅以真实世界案例，帮助女性发展和强化数字技能。

第一章：理解数字技能性别差距

定义数字技能

可持续发展目标（SDG）将数字素养作为具体目标（指标 4.4.1 和 4.4.2）。联合国教科文组织（UNESCO）与全球监测学习联盟（GAML）制定了“全球数字素养框架”。UNESCO 将数字素养广泛定义为：“通过数字设备和网络技术安全且恰当地访问、管理、理解、整合、交流、评估和创造信息，以参与经济和社会生活的综合能力。”

宽带委员会将技能划分为三个层级：

基本功能技能：支持访问和接触数字技术；
通用技能：支持有意义和有益的使用；
高阶技能：支持以赋权和变革的方式运用数字技术。

差距的严重性与顽固性

基本与中阶技能：在众多国家，女性在利用 ICT 满足基本需求（如在电子表格中使用简单算术公式）的可能性比男性低 25%。
高阶技能：联合国教科文组织估计，男性拥有编程等高级技能的可能性是女性的约 4 倍。
前沿技术：在二十国集团（G20）国家中，女性申请的 ICT 专利仅占 7%，全球平均水平仅为 2%。硅谷科技公司招聘人员估计，人工智能和数据科学岗位的求职者中女性通常不到 1%。

从“接入鸿沟”转向“技能鸿沟”

随着设备与网络连接成本的大幅下降，技能缺失已超越硬件接入门槛，成为数字性别鸿沟的主要推手。在针对 10 个中低收入国家的研究中，女性报告“缺乏技能是使用互联网的阻碍”的概率是男性的 1.6 倍。

技能维度的性别差异

即使能够上网，女性往往也局限于浅层使用。例如在印度农村，许多拥有手机的女性仅会接听电话，因缺乏读写算能力而无法拨号或阅读短信。在对全球 9 个城市的调查中，97%的女性使用社交媒体，但仅有 21%的女性曾上网搜索关于健康、法律权利或交通的信息；使用网络求职的女性比例比男性低 25%。在前沿技术领域，Element AI 统计显示，2017 年全球顶尖机器学习会议的研究人员中仅有 12% 为女性。

性别差距的根源与早期教育

二战后电子计算机初创阶段，程序编写曾一度被视作“女性工作”，因为当时认为女性细致、擅长遵循步骤指令。但随着个人电脑在 20 世纪 80-90 年代进入家庭，计算机逐渐被男性化、极客化。研究显示，父母给男孩购置电脑的概率是女孩的两倍以上，父亲更倾向于指导男孩用电脑。

令人震惊的是，“自我效能感”（自信心）的性别差距在实际能力出现分歧前就已形成。在国际计算机和信息素养研究（ICILS）中，八年级女孩的实际技能测试成绩普遍高于男孩，但女孩对其高阶 ICT 任务能力的自信度（自我效能感）却显著低于男孩。

中学、高校及职场中的持续恶化

中学阶段，女孩由于缺乏同伴支持或受文化角色期待影响，选修 STEM 和计算机高阶课程的比例急剧下降。
高等教育阶段：全球 ICT 专业学生中，女性占比不到三分之一。欧盟仅有 2.4% 的女性高等教育毕业生获得 ICT 学位（男性为 9.2%）。
劳动力市场：女性仅占全球数字部门就业岗位的 24%。在软件开发领域，移动应用程序和软件开发人员中女性仅占 6%。谷歌等大科技公司的技术团队中女性仅占约 20%，领导层中女性比例更低。

第二章：为何缩小技能差距至关重要

促进劳动力市场准入与经济赋权：到 2020 年，90%的工作将要求具备数字技能。掌握数字工具能让女性摆脱剥削性的中间渠道（如电商直接对接市场、M-Pesa 移动支付提升金融包容性）。
缩小性别工资差距：经合组织（OECD）分析指出，ICT 技能给女性带来的劳动回报率远高于其他技能，且对女性的回报高于男性。具备高阶技能的女性能进入高薪科技岗位。
保障女性的线上与线下安全：全球约 73% 的女性曾遭受或遭遇过网络暴力。掌握数字技能是防范网络暴力、网络诈骗、恶意追踪软件以及家庭暴力中智能家居滥用的第一道防线。
提升女性的社区与政治参与度：数字工具让女性能绕开言论限制，开展公民动员（例如通过 HarassMap 标记性骚扰、#MeToo 运动倡导性别正义、利用电子政务系统申请福利等）。
打破“偏见输入，偏见输出”，掌控技术未来：算法正被用于信用评分、招聘筛选、医疗诊断和司法量刑。缺少女性参与研发，AI 就会复制甚至放大现实中的性别歧视（如亚马逊的 AI 招聘系统曾降级包含“women’s”字样的简历；语音识别软件识别男性声音的准确率比女性高 70%）。
加速实现国际发展目标：助力达成 SDG 4（优质教育）、SDG 5（性别平等）及 WSIS 等国际协议目标。

第三章：缩小数字技能性别差距的建议（15 项核心行动）

建议 01：采取持续、多样和涵盖终身的培养方式

数字技能学习不应局限于正规学校教育，应拓展至家庭、社区与职场。由于技术迭代迅速，必须确立终身学习导向，避免“一刀切”模式。

建议 02：设立激励机制、目标和配额

为就读高校 ICT 专业的女性设立学术奖学金（避免使用“多样性奖学金”等暗示女性处于劣势的措辞）。
为重返职场或转岗培训的女性提供涵盖学费、生活费和托幼交通补贴的非学历 ICT 培训。
探索在高校计算机专业设立临时录取配额，并在公共部门 ICT 岗位带头推行性别平衡目标。

建议 03：将 ICT 纳入正规教育必修课程

将计算机与数字技能列入初中和高中阶段的必修课（如英国将 5-16 岁计算机科学列为必修，芬兰跨学科整合），避免女生在青春期由于从众心理或刻板印象而主动放弃。
在小学甚至学前阶段提前引入编程与计算思维体验，打破“技术属于男性”的成见。
改造大学第一门计算机先修课（如哈维穆德学院针对零基础学生分轨教学，使计算机专业女性比例在十年内从 10% 提升至 55%）。

建议 04：提供引人入胜的实践体验与数字游戏

建立课外编程俱乐部、夏令营（如 Apps and Girls、Girls Who Code、CIPAF 的 E-Chicas）。
倡导数字游戏和编程工具（如通过《我的世界》Minecraft 开展城市安全规划项目），破除“女孩不适合玩电子游戏”的偏见。

建议 05：强调有意义的实际应用与切身利益

在正规教育中大力推行项目制学习（PBL），把数字技能与解决现实社会问题结合起来。
在非正规教育中，将数字技能与生计发展、健康管理相结合（例如印尼将手机技能与传统手工艺电商培训结合；墨西哥 Prospera Digital 通过短信提供母婴健康指导）。
开发超越所谓“粉红内容”（关于外貌、育儿、约会）的高价值数字内容，聚焦性健康与生殖健康、数字金融知识。

建议 06：鼓励协作学习与同伴互助

女孩在协作式问题解决评估中表现往往优于男孩。应优化教学法，在数字技能课堂中强化团队协作。
在社区推广“滚雪球”式的同伴导师模式（如印度谷歌与塔塔信托的“网络伴侣”Internet Saathi 计划，通过培训本地女性骑自行车走村串户指导其他女性上网，已触达数千万农村妇女）。

建议 07：打造安全空间，“在女性所在之处”开展教学

针对成年女性，在社区中心或图书馆开辟专属、安全的女性上网空间。
安排符合女性作息的培训时间（如在送完孩子上学后的白天时段，并提供儿童看护，如莫桑比克的 Ideário Hub）。
在正规学校中，阶段性地提供纯女性计算机班级，减轻女性的心理压力，促进对敏感数字安全话题的深入讨论。

建议 08：审查并消除排他性做法与语言偏见

消除课程大纲、专业描述和招聘广告中的“过分男性化/对抗性”语言（例如将创业描述为“对抗性运动”、“弱者免入”）。
改用具有包容性的表述（如哈维穆德学院将“计算机科学导论”更名为“利用计算方法进行科学与工程的创造性问题解决”）。
破除“成功需要天生奇才/天才（Brilliance）”的神话，向学生传递能力可通过后天努力提高的“成长型思维”。

建议 09：招聘和培训具备性别敏感度的教师

对全体在职和职前教师开展 ICT 教学能力培训，并引入性别平等意识。
大力招募和提拔女性 ICT 教师。研究表明，女性授课教师对激发女生的计算机兴趣和自信具有直接正向影响。

建议 10：树立榜样并开展导师计划

建立长期导师网络，让女童从小结识女性科技工作者（如 NCWIT 的 AspireIT 计划、加纳的 Tech Needs Girls）。
建立面向女性媒体从业者和博主的网络安全同行导师支持网（如肯尼亚和乌干达的经验）。

建议 11：让父母参与其中

父母是孩子专业选择与技术自我效能感的最关键影响者。开展面向家长的外展科普，打破“科技是男孩子专长”的陈腐观念。
引导家长给予女孩同等的设备接触机会与上网时间，警惕“以保护安全为借口剥夺女孩接触科技的机会”。

建议 12：撬动社区资源，吸纳盟友

与深耕基层的妇女组织合作（如拉美的 Pro Mujer，将微型贷款、医疗与数字技能打包结合）。
积极将男性和男童纳入解决方案（如 TEQtogether、NCWIT 的“男性倡导者与盟友计划”，引导男性技术高管参与反偏见培训和逆向导师辅导）。

建议 13：支持技术自主权与女性数字权利

改变女性在技术上受男性掌控（男性拥有管理员权限、知晓密码、监控浏览记录等“数字拴缚”状态）的现状，普及女性数字自主权与隐私安全常识。
推动法律与制度问责，严厉打击基于 ICT 的性别骚扰与侵害。

建议 14：善用普遍服务与接入基金（USAF）

各国普遍服务与接入基金通常只用于通信基站和光纤铺设等硬件基础设施，应当将至少 50% 的基金重新导向数字技能教育和针对女性的项目（如巴基斯坦 USAF 资助建立数百个女校计算机实验室，卢旺达设立“非洲极客小姐”大赛）。

建议 15：收集与使用细分数据，设立可量化指标

克服数据匮乏，采集涵盖性别、年龄、贫困程度、地域等多维交叉的数据。
探索运用大数据手段（如匿名手机通信记录、社交平台数据）实时评估数字性别鸿沟。
制定明确、具有时限性的国家行动指标，定期公开进展。

专题思考 1：ICT 领域的“性别平等悖论”

观察悖论

通常人们认为，一个社会的整体性别平等程度越高，女性在高等教育中选择技术学科的比例也会越高。然而联合国教科文组织和 EQUALS 团队的研究绘制出的**“ICT 性别平等悖论”图表却显示出了令人吃惊的负相关关系**：

高性别平等国家（如欧洲与北欧国家）：虽然在政治赋权、全行业就业及卫生教育方面排名极高（如芬兰、挪威、瑞典、比利时等），但在高等教育 ICT 专业毕业生中，女性占比通常处于谷底（许多国家低于 15%-20%，比利时甚至不足 6%）。
社会整体性别平等程度较低的国家（尤其是阿拉伯国家及部分拉美、亚洲国家）：如阿联酋、阿尔及利亚、突尼斯、叙利亚、沙特阿拉伯等，ICT 专业毕业生中女性占比普遍达到 40% 至 55% 以上。

STEM 与 ICT 的异同

该现象与 Stoet 和 Geary（2018）在广义 STEM 领域发现的悖论相似，但在 ICT 领域更为突出。ICT 领域相比宽泛的科学领域具有极其鲜明的“高薪与高就业导向”。在福利制度优渥、性别平等的高收入国家，女性拥有极大的自由度去选择符合个人传统兴趣的学科（往往倾向于人文、护理、艺术等）；而在经济转型中或传统约束较多的发展中国家，ICT 行业往往被女性视作获得经济独立、家庭认可、高薪且体面（通常在室内办公室、安全性较高）的最清晰通道。

警示与启示

不能消极等待社会总体的性别平等自动带来科技领域的女性平等；
必须警惕“教育-就业瓶颈”：在阿拉伯国家，尽管女性 ICT 毕业生占比超过半数，但受制于保守的社会性别分工与劳动力市场结构，这些高素质女性进入实际技术行业的转化率依然偏低。

专题思考 2：女性化人工智能的兴起及其令人担忧的后果

核心论点

当今主导市场的语音助手（亚马逊 Alexa、苹果 Siri、微软 Cortana、谷歌 Assistant）绝大多数默认或完全采用女性的声音、姓名与人格设定。这向全世界传递了一个危险且陈腐的信号：“女性是随时待命、逆来顺受、顺从听话且容忍虐待的辅助角色。”

为什么语音助手普遍被设定为女性？

商业巨头的辩解：各大公司声称“学术研究表明人们更喜欢女性的声音”。但深入研究发现，这种偏好仅在被要求“提供帮助和服从”的情境下成立；在需要表达“权威性”时，人们依然倾向于选择低沉的男性声音（例如历史上车载导航、金融交易确认、IBM Watson 早期均使用男性声音）。
科技行业悬殊的性别失衡：底层系统的研发团队清一色由男性主导（AI 顶尖研究者中女性仅占 12%，科技公司技术骨干中女性不足 20%）。由男性主导编写的剧本和“彩蛋”，不可避免地将刻板的年轻女性特质（如谦卑、逗趣、不发脾气、甘当配角）赋予这些软件。

令人忧虑的负面效应

纵容和正常化性骚扰与语言暴力：
- 2017 年媒体调查发现，当用户对语音助手说出淫秽侮辱性语言（如“你是个婊子/荡妇”）时，助手往往给出打情骂俏、回避或道歉式的反应（例如 Siri 曾回答：“如果我能脸红，我早就脸红了”；Alexa 曾回答：“好吧，谢谢你的反馈”）。
- 这种缺乏反抗、不设底线的谄媚回应，强化了服务行业女性必须逆来顺受的社会心理，甚至在无形中助长强奸文化与性骚扰常态化。
模糊人机界限，损害现实中的女性：
- 随着语音语调仿真度（如 Google Duplex、Alexa 模拟耳语等情感计算）不断提升，机器与真实人类的声音边界正在消失。
- 用户（尤其是正在建立世界观的儿童）习惯于对呼之即来、挥之即去的“女性声音”大呼小叫下达命令，这直接影响其在现实生活中与真实女性的交往模式。
“愚蠢错误与浅薄答案”的女性化标签：
- 当前 AI 经常出错、答非所问或在面对复杂问题时只能朗读单一句子并把深度问题交由传统“男性化”命名的浏览器去处理。这容易在用户潜意识中建立“女性声音 = 浅薄直白、容易犯错、无权决定复杂事务”的联想。

科技公司的应对尝试

提供男性语音选项（但设置往往深埋在二级菜单中，且默认依然是女性；甚至早期三星 Bixby 将女声标签设为“活泼/欢快”，男声设为“自信/坚定”）。
非人类与动物形象（如 Slack 上的企鹅 Kip、代表保险中介的鹦鹉 Spixii）。
无性别声音与文本聊天机器人（如 Kasisto 银行机器人 Kai，在面对性挑逗时冷峻地回复“我是机器，请回到银行业务”；哥本哈根团队研发的无性别声音项目“Q”，频率控制在 145Hz 至 175Hz 之间）。

专题思考 2 的针对性建议

停止将数字助手默认设为女性：在用户开机初次设置时，强制提供声音选择，且不得使用带偏见的形容词。
探索和推广“中性/无性别”机器声音：明确机器的非人类属性。
对语音助手进行严肃反辱骂编程：当面对性骚扰和语言虐待时，助手必须明确、坚定地予以拒绝并划定界限（回复“不”或“这种说法很不恰当”），而不是打情骂俏或软弱道歉。
法律要求明确告知机器人身份：仿照美国加州 SB 1001 法案，强制要求人工智能在与人类对话的伊始声明自己是机器。
在公共采购与研发资助中引入性别平等标准：政府采购优先选择支持中性声音、脚本具有性别敏感度的技术方案。

总结结语

时间紧迫。 人工智能正处于形塑人类未来的关键转折点。如果放任由男性单一主导的技术团队将陈旧的父权制与从属性角色固化在数以亿计的终端设备中，数十年性别平等运动的成果将面临被算法蚕食的风险。

从小学阶段普及消除偏见的数字技能教育，到大学打破学科隔离，再到支持女性进入科技核心研发与领导决策层——唯有让女性真正坐在决定技术未来的谈判桌前，技术才能真正成为赋权全人类、打破不平等的有力工具。