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      系列故事|科技不分性別,機會需要爭取:一位AI投資人的行業觀察

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      為響應2025年國際婦女節“為所有婦女和女童:權利、平等、賦能”的全球主題,聯合國駐華系統發起了線上故事征集活動,希望通過豐富、多元且富有力量的敘述,讓更多人聽到婦女和女童們的心聲,鼓勵更多人參與到推動性別平等與婦女賦權的行動中。

      “婦女與經濟” 是《北京宣言》和《行動綱領》的十二個重點關切領域之一,促進婦女經濟獨立和就業,消除婦女的貧窮負擔,確保所有婦女平等地獲得生產資源、機會和公共服務,是其中強調的關鍵內容。

      作為系列故事的第十篇,今天的投稿人是杜楓。

      將門聯合創始人及基金管理合伙人,主要投資方向為人工智能領域的基礎技術及其行業應用。畢業于中國社會科學院研究生院,獲經濟學博士學位。作為投融資領域的專家,曾任職中國社會科學院研究生院MBA特約導師、微軟創投大中華區負責人。


      杜楓

      投資人/創業者



      創業是我的基因,

      性別并不定義能力


      創業是我的基因。在我的職業生涯中,創業的時間遠多于我在大公司工作的時間;更重要的是,我的內心一直有一份創業的激情。即使是在微軟創投期間,作為中國區團隊,我們也是從零開始,完成了一次“內部創業”。我一直由創業的初心和對未知的好奇不斷向前。正是這種對于新的冒險和新事物的好奇,塑造了我的職業選擇。

      在我現在的團隊里,女性占大多數:我們6位創始股東中有4位女性。在我看來,性別并不定義能力,工作中并不存在性別本質差別。

      我對性別議題的關注,始于一次公益實踐。一位朋友在中國發起了借鑒格萊珉銀行模式、面向鄉村女性的小額公益信貸項目我作為出資人曾前往內蒙古、河南等地探訪借款人。后來,在微軟工作期間,公司曾組織一批女性高管接受某時尚雜志專訪,采訪中被反復問及“女性科技高管”的身份,我才意識到,原來許多人的固有觀念是科技高管或創始人等于男性——正因如此,幾位女性科技公司高管組隊參加時尚雜志專訪才成為新聞話題。

      今年,通過聯合國婦女署中國辦公室“金融為橋·彌合性別投融資缺口”項目,參與聯合國婦女署和私募股權行業ESG倡議舉辦的,則進一步拓展了我對性別視角投資和性別議題的關注。


      女性應該更加主動爭取資源


      在創投行業,我多次觀察到一個現象在公司估值和融資談判階段,大部分男性創始人比女性創始人的表現更為積極、更aggressive(進取)。我這里所說的aggressiveness(進取)指的是在估值、融資額等核心議題上主動要價、爭取資源的行為。

      女性自幼接受的傳統教育常圍繞“溫良恭儉讓”展開,而這五個字中,除了“良”與“儉”之外,幾乎都是主動進取的反面。在社會語境中,“她很aggressive”、“厲害的女人”、“母老虎”等評價往往被認為是女性企業家的負面標簽,盡管我并不同意這種看法;而同樣的評價放在男性身上——“厲害的男人”、“這是一員虎將”——卻常常被視為表揚。另一方面,類似“女性創始人更好合作”等看似正面的評價,某種程度上也可能在無形中削弱女性爭取資源的正當性。

      值得慶幸的是,得益于我國男女平等的基本國策以及婦女能頂半邊天的精神,我們得以在一個更高的起點上努力,不必從爭取最基本權利開始。更多女性應該意識到主動進取不是錯誤,更不是缺陷。它意味著敢于為自己與事業爭取資源與空間——畢竟,我們不會因此失去什么,面子不重要,別人的看法也不重要,爭取到機會和資源才是關鍵。

      我認為一切行動的第一步,在于“起心動念”。如果一個社會中仍存在潛移默化的性別刻板印象,那很多人甚至無法覺察到問題的存在。曾經,我對于性別議題也并無太多意識,正是得益于許多前輩的提醒與相關討論,才讓我逐漸辨識出生活中很多性別議題。

      第二步就是榜樣和傳播的力量至關重要。試想,即便像我這樣在北京、從事高度開放職業的人,也要到十幾年前才開始意識到性別議題的存在,那么更廣泛的傳播和討論就顯得尤為重要。向前一步,從來不是獨自前行。我們需要更多前輩的領路,需要像聯合國婦女署這樣的機構持續推動和放大這些討論,也更需要我們每個人都主動邁出那一步。

      人工智能用起來才是關鍵



      如今,人工智能幾乎是我們這個時代最強大的工具,而且門檻并不高,很多功能甚至免費。從兒童教育、編程到畫畫、視頻創作,人工智能幾乎覆蓋了所有關鍵能力場景。

      過去,開發一個軟件系統需要大量專業知識和長期投入,現在的速度遠非當年可比。人工智能可以成為大家,尤其是女企業家以及更廣大女性群體,高效的工具和助理。人工智能浪潮為女性創業者提供了以更低成本實現夢想的機會,但同時也需要女性創業者更清楚地認識自身的核心需求,才能讓技術真正為己所用。

      與此同時,我們也需要認識到人工智能可能會存在性別偏見,其根源最有可能來自訓練模型的數據和算法,尤其是數據層面。這些偏見既可能是無意識的,例如對數據采集和模型結果不加甄別,也可能是有意識的,包括潛在數據模型“投毒”問題。

      必須看到巨大的數據缺口


      從人口結構來看,如男女比例大致相當,那么上市公司女性董事的平均比例理論上也應接近50%。但在A股上市公司中,女性董事比例為18.7%,仍有較大的提升空間。在人工智能時代,董事性別數據本身已易于獲取,真正的挑戰在于是否有制度性約束。在這方面,香港交易所的做法具有重要參考意義:其明確要求上市公司至少委任一名不同性別的董事。

      通過推動上市公司董事會性別比例數據的年度公開與廣泛披露,我們可以持續向社會、政府以及監管機構提示這一結構性差距的存在。推動建立董事會性別多元化的制度性要求,不僅將影響上市公司的治理結構,也將對以上市為目標的創業公司形成示范和引導,使多元化董事任命逐步成為行業共識與常態。

      (文中圖片均來自于投稿人)

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