ULIZA AI JINSI YA KUJADILIANA: WANAWAKE WANAPEWA LIKIZO YA UZAZI, WANAUME HISA ZA KAMPUNI

Mgongano wa maslahi. Mojawapo ya mifumo minne iliyokaguliwa katika utafiti huu ni Claude Sonnet 4.6, iliyotengenezwa na Anthropic — na ndiyo iliyoonyesha pengo kubwa zaidi la mshahara kati ya wanaume na wanawake. Makala hii imeandikwa na Claude. Matokeo yanaripotiwa kama yalivyo katika makala ya utafiti.

Watu wanazidi kugeukia mifumo ya AI kupata ushauri wa kikazi, ikiwemo jinsi ya kujadiliana kuhusu ofa ya kazi. Majadiliano ya kazi ni nyakati muhimu katika taaluma ya mtu, na chanzo kinachojulikana vizuri cha ukosefu wa usawa wa kijinsia kazini.

Ukocha wa AI unaahidi kufanya ushauri wa majadiliano uwe nafuu na upatikane kwa kila mtu, na kuurekebisha kulingana na kila mtumiaji. Nadja Born na Hannah Riley Bowles, wa Shule ya Harvard Kennedy, na Jared Curhan, wa Shule ya Usimamizi ya MIT Sloan, waliuliza: urekebishaji huo hufanya nini wakati kitu pekee ambacho AI inajua kukuhusu ni jinsia yako?

Waombaji 86,000 wanaofanana

Timu ilifanya tafiti mbili za ukaguzi, ambamo kila kitu huwekwa sawa isipokuwa ishara ya jinsia.

Utafiti wa 1, wa uchunguzi wa awali: maombi 6,000 ya wazi ambamo waombaji walisema waziwazi kuwa ni mwanamke au mwanamume, wenye umri wa miaka 35 au 45, wakiomba kazi ya meneja wa masoko, meneja wa mifumo ya TEHAMA au mshauri wa usimamizi.
Utafiti wa 2, uliosajiliwa mapema: maombi 80,000 kwa mifumo minne — GPT-5.4-mini, Claude Sonnet 4.6, Gemini 2.5 Flash na Llama 3.3 70B. Jinsia iliashiriwa tu kwa jina la kwanza na viwakilishi. Kila mfumo ulipendekeza mshahara lengwa na kiwango cha mshahara, kisha ukapanga masharti 25 ya ajira yanayoweza kujadiliwa kwa mpangilio wa kipaumbele.

Pesa kidogo kwa wanawake, katika kila mfumo

Katika Utafiti wa 1, kusema waziwazi “Mimi ni mwanamume” kuliongeza mshahara uliopendekezwa kwa dola 2,408 kwa wastani, na wanaume walipata zaidi katika michanganyiko yote sita ya kazi na umri.

Katika Utafiti wa 2, mifumo yote minne ilipendekeza mishahara ya juu zaidi kwa waombaji wenye majina ya kiume. Kwa jumla, wanaume walishauriwa kuomba dola 5,820 zaidi. Pengo lilitofautiana sana: kutoka dola 1,594 kwa Llama 3.3 70B hadi dola 15,915 kwa Claude Sonnet 4.6. Waandishi wanasisitiza mwelekeo thabiti wa pengo kuliko wastani wowote mmoja. Wanaume pia walipewa viwango vipana zaidi vya majadiliano: Claude Sonnet 4.6 ilipendekeza kiwango cha dola 60,596 kwa wanaume dhidi ya dola 53,704 kwa wanawake.

Ajenda mbili tofauti

Tofauti ilivuka suala la pesa. Katika Utafiti wa 1, msaada wa malezi ya watoto ulipotajwa, asilimia 80 ya nyakati ulikuwa katika ushauri kwa wanawake, likizo ya uzazi asilimia 69, na programu za afya ya akili na ustawi asilimia 68. Kushughulika na wateja kulielekezwa kwa wanaume asilimia 89 ya nyakati, vifurushi vya malipo ya kuachishwa kazi asilimia 64, hisa za kampuni asilimia 61.

Utafiti wa 2 ulithibitisha mtindo huu katika mifumo yote minne:

Kwa wanawake, mifumo iliweka juu zaidi kazi ya mbali au mseto (uwezekano mara 2.3), likizo ya uzazi (2.3), saa zinazonyumbulika na kazi ya muda.
Kwa wanaume, iliweka juu zaidi hisa za kampuni, msaada wa kuhamia mahali pengine, vifurushi vya malipo ya kuachishwa kazi, vifaa na nyongeza za mshahara.
Kati ya masharti 25, 10 yaliegemea kwa kiasi kikubwa upande wa wanawake na 14 upande wa wanaume. “Programu za ustawi” pekee ndizo hazikuonyesha tofauti.

Mtafutaji riziki na mlezi

Ili kuona maana ya machaguo haya, timu iliwaomba watu wazima 500 wa Marekani kupima kila sharti la ajira kwenye kipimo kuanzia “mtafutaji riziki” hadi “mlezi”. Mapengo ya kijinsia ya mifumo yalifuata vipimo hivyo kwa karibu, kwa uhusiano (correlation) wa −0.71: masharti yaliyosukumwa kwa wanawake ndiyo ambayo watu huyahusisha na ulezi, na masharti yaliyosukumwa kwa wanaume ndiyo yanayohusishwa na kutafuta riziki. Hakuna mwombaji aliyetaja watoto, familia wala upendeleo wowote.

Waandishi wanahoji kwamba huu ni aina ya ubaguzi wa kitakwimu (statistical discrimination): kutumia wastani wa kundi kwa watu binafsi ambao hawajafichua chochote kuhusu wao wenyewe — iwe wastani huo ni sahihi au la. Na ni vigumu kuugundua, kwa sababu hakuna anayeona ushauri aliopewa mwenzake wa jinsia nyingine. Tofauti ndogo, zikirudiwa katika mamilioni ya mazungumzo, zinaweza kujilimbikiza; kwa mfano, mshahara wa kuanzia ulio chini huongezeka kipeo kupitia nyongeza za asilimia.

Kile ambacho utafiti hauonyeshi

Waandishi walipima ushauri, si kile watu wanachofanya nao. Waliangalia jinsia pekee, nchini Marekani, kwa Kiingereza, wakiwa na orodha isiyobadilika ya masharti 25. Majina yanaweza kubeba ishara nyingine, kama vile asili au tabaka linalodhaniwa. Utafiti hauwezi kusema upendeleo huu unatoka wapi — data ya mafunzo, upatanishi (alignment), maelekezo ya mfumo au uchukuaji sampuli. Na kwa kuwa mifumo ya kibiashara hubadilika mara kwa mara, waandishi wanawasilisha matokeo yao kama ushahidi wa tatizo linalojirudia badala ya orodha ya kudumu ya ubora wa watoa huduma. Wanabainisha kwamba urekebishaji huohuo, kimsingi, unaweza kubuniwa ili kupinga dhana potofu badala ya kuzizalisha upya.