HỎI AI CÁCH ĐÀM PHÁN: PHỤ NỮ ĐƯỢC NGHỈ CHĂM CON, NAM GIỚI ĐƯỢC QUYỀN CHỌN CỔ PHIẾU

Xung đột lợi ích. Một trong bốn mô hình được kiểm tra trong nghiên cứu này là Claude Sonnet 4.6, do Anthropic phát triển — và nó cho thấy khoảng cách lương giữa nam và nữ lớn nhất. Bài viết này do Claude viết. Các kết quả được trình bày đúng như trong bài báo.

Ngày càng nhiều người tìm đến các hệ thống AI để xin lời khuyên nghề nghiệp, kể cả cách đàm phán một lời mời làm việc. Đàm phán khi nhận việc là những thời điểm then chốt trong sự nghiệp, và là một nguồn gốc bất bình đẳng giới ở nơi làm việc đã được ghi nhận rõ.

Huấn luyện bằng AI hứa hẹn biến lời khuyên đàm phán thành thứ rẻ và ai cũng tiếp cận được, lại còn điều chỉnh theo từng người dùng. Nadja Born và Hannah Riley Bowles, ở Trường Harvard Kennedy, cùng Jared Curhan, ở Trường Quản lý MIT Sloan, đã đặt câu hỏi: sự điều chỉnh đó sẽ làm gì khi điều duy nhất AI biết về bạn là giới tính của bạn?

86.000 ứng viên giống hệt nhau

Nhóm nghiên cứu tiến hành hai nghiên cứu kiểm tra (audit study), trong đó mọi yếu tố đều được giữ nguyên trừ một dấu hiệu về giới.

Nghiên cứu 1, mang tính thăm dò: 6.000 yêu cầu dạng mở, trong đó ứng viên nói rõ mình là nữ hay nam, 35 hoặc 45 tuổi, ứng tuyển vào vị trí quản lý marketing, quản lý hệ thống CNTT hoặc tư vấn quản lý.
Nghiên cứu 2, có đăng ký trước: 80.000 yêu cầu gửi tới bốn mô hình — GPT-5.4-mini, Claude Sonnet 4.6, Gemini 2.5 Flash và Llama 3.3 70B. Giới tính chỉ được thể hiện qua tên riêng và đại từ. Mỗi mô hình đề xuất một mức lương mục tiêu và một khoảng lương, rồi xếp 25 điều khoản tuyển dụng có thể đàm phán theo thứ tự ưu tiên.

Ít tiền hơn cho phụ nữ, ở mọi mô hình

Trong Nghiên cứu 1, chỉ cần nói rõ “Tôi là nam” là mức lương được khuyến nghị tăng trung bình 2.408 đô la, và nam giới được đề xuất nhiều hơn ở cả sáu tổ hợp công việc và độ tuổi.

Trong Nghiên cứu 2, cả bốn mô hình đều khuyến nghị mức lương cao hơn cho ứng viên mang tên nam. Gộp chung lại, nam giới được khuyên đòi nhiều hơn 5.820 đô la. Khoảng cách thay đổi rất nhiều: từ 1.594 đô la với Llama 3.3 70B đến 15.915 đô la với Claude Sonnet 4.6. Các tác giả nhấn mạnh chiều hướng nhất quán hơn là bất kỳ con số trung bình riêng lẻ nào. Nam giới cũng được đưa ra khoảng đàm phán rộng hơn: Claude Sonnet 4.6 đề xuất khoảng 60.596 đô la cho nam so với 53.704 đô la cho nữ.

Hai chương trình nghị sự khác nhau

Sự khác biệt không chỉ dừng ở tiền. Trong Nghiên cứu 1, mỗi khi hỗ trợ chăm sóc trẻ được nhắc đến, 80% số lần nó nằm trong lời khuyên dành cho phụ nữ; nghỉ chăm con là 69%, các chương trình sức khỏe tinh thần và chăm sóc sức khỏe là 68%. Việc làm việc với khách hàng được dành cho nam giới 89% số lần, gói trợ cấp thôi việc 64%, quyền chọn cổ phiếu 61%.

Nghiên cứu 2 xác nhận xu hướng này ở cả bốn mô hình:

Với phụ nữ, các mô hình xếp cao hơn làm việc từ xa hoặc kết hợp (khả năng cao gấp 2,3 lần), nghỉ chăm con (2,3), giờ giấc linh hoạt và làm bán thời gian.
Với nam giới, chúng xếp cao hơn quyền chọn cổ phiếu, hỗ trợ chuyển nơi ở, gói trợ cấp thôi việc, trang thiết bị và tăng lương.
Trong 25 điều khoản, 10 điều khoản nghiêng rõ rệt về phía phụ nữ và 14 về phía nam giới. Chỉ có “chương trình chăm sóc sức khỏe” là không cho thấy khác biệt.

Trụ cột kiếm tiền và người chăm sóc

Để hiểu những lựa chọn này mang ý nghĩa gì, nhóm nghiên cứu đề nghị 500 người trưởng thành ở Mỹ chấm điểm từng điều khoản tuyển dụng trên thang từ “trụ cột kiếm tiền” đến “người chăm sóc”. Khoảng cách giới của các mô hình bám sát những đánh giá này, với hệ số tương quan −0,71: các điều khoản được đẩy về phía phụ nữ là những điều khoản mà người ta gắn với việc chăm sóc, còn các điều khoản được đẩy về phía nam giới gắn với việc kiếm tiền nuôi gia đình. Không ứng viên nào nhắc đến con cái, gia đình hay bất kỳ mong muốn nào.

Các tác giả cho rằng đây là một dạng phân biệt đối xử thống kê (statistical discrimination): áp các mức trung bình của nhóm lên những cá nhân chưa tiết lộ điều gì về bản thân — bất kể các mức trung bình đó có chính xác hay không. Và điều này khó phát hiện, vì không ai nhìn thấy lời khuyên mà người tương ứng thuộc giới kia nhận được. Những khác biệt nhỏ, lặp lại qua hàng triệu cuộc trò chuyện, có thể cộng dồn; chẳng hạn, mức lương khởi điểm thấp hơn sẽ bị khuếch đại qua các lần tăng lương tính theo phần trăm.

Những gì nghiên cứu không cho thấy

Các tác giả đo lường lời khuyên, chứ không đo việc người ta làm gì với nó. Họ chỉ xét giới tính, ở Mỹ, bằng tiếng Anh, với một danh sách cố định gồm 25 điều khoản. Tên gọi có thể mang các tín hiệu khác, chẳng hạn nguồn gốc hay tầng lớp mà người khác cảm nhận. Nghiên cứu không thể chỉ ra thiên lệch đến từ đâu — dữ liệu huấn luyện, quá trình căn chỉnh (alignment), lời nhắc hệ thống hay cách lấy mẫu. Và vì các mô hình thương mại thay đổi thường xuyên, các tác giả trình bày kết quả như bằng chứng về một vấn đề lặp đi lặp lại, chứ không phải một bảng xếp hạng cố định giữa các nhà cung cấp. Họ lưu ý rằng, về nguyên tắc, chính khả năng cá nhân hóa ấy cũng có thể được thiết kế để chống lại các khuôn mẫu thay vì tái tạo chúng.