视觉拟人化影响 AI 经理性别评价
计算机与社会
2026-02-23 v1 人机交互
摘要
本研究检讨了能力线索是否可以减少对 AI 经理性别偏见，以及这些效果是否取决于 AI 的表征方式。跨越两个预先登记的实验（总样本数 N = 2,505），每个实验均采用 2x2x3 的设计，操纵 AI 的性别、能力和决策结果，比较文本化描述的 AI 经理与使用逆相关范式生成的视觉 AI 面部。文本条件下，评价由能力而非性别驱动。当受试者收到不利决策时，高能力的 AI 经理被评价为更公平、更有能力、更好的领导者，而不论其性别如何。相比之下，当 AI 经理以视觉形象呈现时，能力线索的影响在面部信息出现后被削弱。相反，受试者对 AI 面部表现出系统性的性别差异反应，呈母性特征的经理被评价为更有能力、更可信赖，而非呈雄性特征的经理，尤其是在提供有利结果时。这些性别效应在实验结果不利时几乎消失，表明负反馈会削弱了两种能力信息和面部线索的影响。综合来看，这些发现表明，能力信息可以在文本交互中缓解对 AI 经理的负面反应，而面部拟人化则引发文本设置中未观察到的性别感知偏见。结果凸显了表征方式在决定 AI 系统评价中性别刻板印象是否被激活方面的关键作用，以及设计选择对 AI 治理评估情境的影响。
引用
@article{arxiv.2602.17919,
title = {Visual Anthropomorphism Shifts Evaluations of Gendered AI Managers},
author = {Ruiqing Han and Hao Cui and Taha Yasseri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.17919},
year = {2026}
}
备注
Preprint, Under Review