Generative artificial intelligence (GenAI) is spreading rapidly across work and daily life, yet adoption remains uneven. Men use GenAI more frequently than women, potentially widening inequalities in productivity, skills, and career opportunities. Existing research has largely explained this gap through differences in access, digital skills, and confidence. We argue that these explanations are incomplete: gender differences in GenAI adoption may also reflect how women and men evaluate AI's societal risks. Using two waves (2023-2024) of the nationally representative UK Public Attitudes to Data and AI Tracker (N = 9,172), we combine descriptive analyses with gender-specific, age-stratified random forest models and a parametric score-matching analysis of repeated cross-sections. We first show that men report substantially higher levels of frequent personal GenAI use than women. We then show that this gap is especially pronounced among respondents who express concerns about AI's societal consequences, particularly its effects on mental health and the environment. Intersectional analyses show that the largest disparities arise among younger, digitally fluent individuals with high societal risk concerns, where gender gaps in personal use exceed 45 percentage points. Across predictive models, perceived societal risk has greater predictive relevance for women's adoption than for men's and ranks among the strongest predictors of women's GenAI use. Finally, in score-matched comparisons, higher optimism about AI's societal impact is associated with larger increases in women's uptake, narrowing the gender gap. We interpret these findings as an indication that unresolved AI harms may contribute to unequal access to GenAI's productivity, learning, and career benefits. The findings point to societal risk perception as an important behavioural pathway underlying digital inequality in the AI era.


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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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