根据WIRED在2026年10月14日报道的一项哈佛大学最新研究，超过半数的男性受访者声称认识根本不存在的AI行业领袖。这项基于5400多名美国成年人的调查显示，男性在人工智能知识上的自信程度远超女性，甚至到了虚构人物也被当作真实专家的地步。哈佛肯尼迪学院肖伦斯坦中心执行主任劳拉·曼利指出，这种过度自信正在扭曲公众对AI的认知，也加剧了媒体和行业中的性别失衡。
明星宝宝研究核心：虚构人物也能获男性“认可”
研究团队在调查中列出了四位AI领域人物：OpenAI CEO山姆·阿尔特曼、前OpenAI CTO米拉·穆拉蒂，以及两个完全虚构的名字——苏珊·米尔纳和克雷格·道尔顿。结果显示，73%的男性受访者表示认识阿尔特曼，53%的男性声称认识穆拉蒂、米尔纳和道尔顿。而事实上，只有穆拉蒂是真实人物（现任Thinking Machine Labs CEO），米尔纳和道尔顿从未存在。与之对比，40%的女性受访者声称认识这两名虚构人物，38%的女性说认识穆拉蒂。
明星街拍“男性在AI议题上普遍更乐观、更自信，”曼利对WIRED表示，“有时这种自信会演变为过度自信——比如宣称认识根本不存在的AI高管。”该研究于2026年10月14日（周三）正式发布。
机场街拍自信差距背后：答对率相近，但女性更愿承认“不确定”
研究进一步测试了受访者对AI基础知识（共12道题）的掌握程度。男性平均正确回答数量略高于女性，但两类群体答错题数几乎相同。核心差异在于：女性平均有3.3题选择“不确定”，而男性只有2.3题。换句话说，男性并非更知晓答案，而是更不情愿承认自己不知道。
红毯造型| 指标 | 男性 | 女性 |
|---|
| --- | --- | --- |
|---|
| 声称认识虚构AI高管比例 | 53% | 40% |
|---|
| 12题中答错题数（平均） | 约3.8题 | 约3.9题 |
|---|
| 选择“不确定”题数（平均） | 2.3题 | 3.3题 |
|---|
| 对AI“担忧”作为首要情绪 | 中等水平 | 更高水平 |
|---|
哈佛大学官方新闻稿补充说明，这种模式与以往心理学研究中男性在非量化领域的“过度自信”现象一致，但在AI这一关乎政策与社会重要议题的领域，其影响尤为深远。
红毯盛典媒体放大镜：男性专家被引用的比例严重失衡
研究团队还分析了AI相关新闻报道的引用数据。在一年内的媒体报道中，男性名字出现在AI标题中的频率是女性的14倍以上。即便只统计被引用的“主题专家”，男性仍占据75%的比例——而实际AI领域的女性从业者约占29%。曼利指出：“媒体可能更倾向于邀请充满自信的男性专家，但他们的自信并不总是建立在更准确的知识基础上。”
“也许应该有更多女性作为专家出现在显著位置，给她们表达‘不确定’的空间。”曼利在接受路透社采访时补充道。
情绪鸿沟：男性偏向兴奋，女性则更担忧
尽管在认知上存在差距，男女对AI的整体情绪仍有共同点：双方都将“担忧”列为第一情感反应。但具体来看，女性在“害怕”“忧虑”等负面情绪上的评分明显高于男性；男性则在“好奇”“兴奋”“热情”等正面情绪上远高于女性。“当前AI讨论中，无论是末日论还是大繁荣论，都充满了过度的自信，”曼利说，“这种声音淹没了那些应该说‘我不确定’的人。”
过度自信的可能后果：政策制定与公众认知受误导
研究者警告，男性的过度自信可能导致政策制定者高估公众对AI的理解程度，从而忽略必要的监管和教育投入。同时，媒体中男性声量过高、女性声音不足的现象，可能使AI发展路径偏向技术乐观主义，忽视伦理与社会风险。曼利强调：“我们必须在公开讨论中更频繁地说出‘不确定’三个字。”
Q1：这项研究的样本和方法是否可靠？
A1： 研究由哈佛肯尼迪学院肖伦斯坦中心设计，面向5400多名美国成年人进行在线问卷调查，涵盖了不同年龄段、地区和教育背景的受访者。问卷包括知识测试、情绪量表以及对虚构人物的识别问题。研究人员还通过媒体内容分析（超过12000篇AI相关报道）评估性别引用差异。样本量较大，方法经过同行评审，结果具有统计学显著性。
Q2：男性过度自信对AI行业具体有何负面影响？
A2： 首先，它导致媒体和公共话语中女性专家声音被边缘化，阻碍了多元视角。其次，政策制定者可能基于男性主导的“乐观”叙述而放松AI监管。第三，企业内部决策若由过度自信的男性主导，可能忽视技术风险和伦理问题。最后，这种氛围可能使女性从业者感到不被接纳，加剧性别流失。曼利呼吁：“我们不需要所有人都成为AI专家，但我们需要更多坦诚的对话，包括承认‘我不知道’。”
总结与展望
哈佛这项研究揭示的“男性AI过度自信”现象，并非简单的性别刻板印象，而是具有实际社会后果的认知偏差。随着人工智能进一步渗透到就业、医疗、教育等领域，理性和审慎的公共讨论比以往任何时候都重要。未来，媒体应更平衡地引用专家、鼓励“不确定”的表达；教育机构需帮助所有性别建立基于实际知识的自信；而每个人在面对AI时，或许都该先问自己一句：“我真的知道吗？”
