Explaining Women’s Skepticism toward Artificial Intelligence: The Role of Risk Orientation and Risk Exposure
Notice bibliographique
Résumé
Rapid advances in artificial intelligence (AI) present substantial economic and social opportunities but also significant risks for different groups in society. This paper examines the gender gap in attitudes toward AI adoption, with a focus on how gender differences in risk orientation and perceptions drive skepticism toward AI’s economic benefits. Using original survey data from approximately 3,000 respon- dents across Canada and the United States, we find that women consistently perceive AI to be riskier than men. We identify two key drivers behind this gender gap: women’s higher general risk aversion and their greater exposure to AI-related risks. To establish a causal relationship between risk and AI attitudes, we further show experimentally that as the perceived benefits of AI become more uncertain, women’s support for companies adopting AI falls more sharply than men’s. Finally, structural topic modeling of open-ended responses confirms that women express greater uncertainty about AI’s benefits and more frequently anticipate little to no benefits. Given AI’s potential to exacerbate existing gender inequalities, our study highlights the critical importance of incorporating women’s perspectives into AI policy-making. Policies that do not address gender-specific risks may not only reinforce existing inequali- ties in employment and income but could also generate political backlash against AI adoption, reshaping political cleavages along gender lines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».