撰文　周宇銀

麥肯錫公司的一項研究指出，於2025年前，提高性別平等將為亞太地區帶來價值4.5萬億美元的生產總值增長，增長率足足比在沒有任何改善、如常發展的情況下高出12%，可見促進性別平等對社會和經濟發展均有正面影響。

或許有人認為，社會有不同角色分工乃是正常現象，但如果某些領域只由男人當家，女人只能望門興嘆，就只能反映男性的觀點和訴求，這同時意味我們無法得到更多的思考維度和更多元的解決方案，世界發展的創造性和可能性都會受限，亦會窒礙企業的發展。因此促進性別平等不只是為了「俾機會」女性，何臻言強調，「多元聲音對企業發展十分重要，企業納入女性聲音能有助提升自身競爭力，塑造和建立好EDI（Equity平等、Diversity多元、Inclusion包容）文化和政策，企業的發展才會更好。」事實上，已經有許多研究指出，在職場上有女性的存在，才能真正為企業加分。

中華電力有限公司總裁蔣東強則表示，其身處的能源行業，跟其他工程相關的行業一樣，傳統上普遍以男性主導。但他深明，多元化的員工隊伍可以提高業務效率和表現，而能源行業近年亦面對氣候變化及數碼科技發展帶來的衝擊，中電有需要轉型成為「新世代的公用事業」。「建立多元化團隊可助公司持續發展，在規劃和執行實務上都可以更靈活和創新，讓我們在瞬息萬變的營運環境中，可以更快調整策略。」中電的女性工程人員比例偏低，故近年公司致力招聘女性工程人員，希望盡量拉近男女工程人員的比例，即使在過程中遇到不少挑戰，例如由於中電的主要業務為供電及輸配電，要求高度的工程及技術知識，但目前本港的中學以至大學，修讀STEM課程的女學生數目少，直接影響投身工程界的女性數目。

男女互補　相得益彰

愈趨平等的企業文化固然值得欣賞， 但要鼓勵更多女性進入相關領域，大眾亦要摒棄一些狹隘的思維，如不少人就認為工程師只進出地盤、做粗重工作和計數、機械式作業刻板沉悶。其實，工程行業不但種類繁多，而且職能廣泛，也可以坐在辦公室工作。

蔣東強以其身處的行業闡述：「工程工作一般被認為多屬戶外工作，體力較強的男性比較適合。事實上，工程界一直積極引入不同科技去輔助工作人員，例如利用吊重工具吊運重物，減輕同事的體力需求，接受訓練後，女性一樣能夠勝任有餘。」他續指，女性一般較心思細密，在檢查機械時，較容易發現故障原因，其他「軟技巧」如溝通能力、同理心、團隊精神，也是電力行業中所需要的。「我們曾有同事反映，指部門中的女同事可以充當更好的溝通橋樑，減少不必要的衝突矛盾。」

中華電力高級工程師 – 投產及停運規劃丘宇晴就認為，男工程人員或技術人員通常比較直接爽快，表達亦很精簡。女工程人員或技術人員相比之下比較細心和着重溝通，而且女性較留意同事間相處的氣氛和情緒，有需要時可擔當「和事佬」，讓工作團隊有更好的溝通。她舉例指，「有一次參與一個工程項目，兩位男同事對如何處理一項工作意見分歧，我嘗試作溝通橋樑，疏理兩邊同事的情緒，讓他們理解大家都只是希望將工作好好完成，最後雙方讓步，順利化解誤會、完成工作。」

科技時代重創新

近年科技發展造就顛覆性創新，改變各行各業的運作模式， 許珮雯強調， I T工作已不只停留在技術支援層面，而是更進一步，成為業務創新的核心，為企業解決問題、為業務增值，「講求的是分析、解難，以及創新的能力，而CloudTech（雲端科技）興起，少了很多體能上的要求，不須擔擔抬抬、在電腦商場『砌機』，令男女的起跑點更相近，女性的能力亦不會較男性遜色。」

許珮雯舉例，今時今日大眾的購物習慣有所改變，如何為消費者提供良好的購物體驗和可持續的服務？「要準確捕捉到消費者心理，須有同理心，由用家角度思考，華人社會多由女性購物，她們較明白用家心思，可將自身經驗結合技術，在工作上好好發揮。加上女性有敏銳觸覺，在溝通上亦具有優勢，男女互相合作之下，便可全面捕捉到消費者心理。」

A leader should be a “he”?

英國華威大學組織行為學教授Tina Kiefer展開過一個實驗，她要求英文非第一語言的參加者：「畫一個有力的領導者。」（Draw an effective leader）結果顯示，參加者所畫的幾乎都是男性。Kiefer指出，即使在那些為數不多的中性畫作中，大多數人在展示時都使用代表男性的語言，「he」。

那麼，凡是談起與工程及科技有關的話題時，你是否也一律聯繫起男性？任職編程主管的Ken認為自己是一位沒有偏見、非常公平的上司，亦很願意和女性合作，當女同事很快解答或解決問題時，他總感到十分欣賞和驚訝。但要他想像一下，如果「她」是「他」呢？ Ken坦言：「不會有甚麼特別感覺。」

數據形成的AI性別偏見

Amazon曾利用人工智能進行招聘，目標原是為了簡化及自動化招聘程序，不過卻被路透社發現其人工智能HR有性別偏見，當聘用軟件工程師、開發人員或其他技術含量較高的職位時， 會傾向選用男性。此乃由於Amazon的大數據庫顯示，過去10年，獲聘的軟件工程師及開發人員多為男性，故當履歷表出現「女性」一詞，人工智能HR便會扣減該求職者的分數。AI從資料中學習，進而在篩選求職者履歷時產生偏見，這揭示了男女比例在科企中不平衡的現象，同時將人類的偏見無意識地帶進了機器。

比起偏見，上述的「無意識偏見」更值得大家關注，此外，若科技行業由男性壟斷，AI程式均由男性撰寫，恐怕看似客觀公平的AI亦會走向偏見。

(系列2之3)