相比高效率的女讲师，低效率的男讲师反倒常从学生那里获得更高的评价。学生们认为男讲师的批改速度更快——哪怕这是不可能的，因为线上课程都只有一位讲师授课，但仍有一半学生认为讲师是一男一女。如果女讲师被认为不够热情和平易近人，就会受到惩罚。但如果她们真的很热情、很平易近人，又可能会因为看上去不权威或不专业而受到惩罚。另一方面，表现得权威且知识渊博的女性仍然会引起学生不满，因为这违反了他们对性别的期待。[38]与此同时，男教师只要能像女教师被人期待的那么平易近人就会得到奖励，但女教师只有在不平易近人的时候才会被人注意到。

一项研究[39]分析了RateMyProfessors.com网站上的1400万条评论，发现女讲师更有可能“刻薄”“苛刻”“不公平”“严厉”和“烦人”。而且这种情况还在恶化，“学生的评论越来越具有攻击性，有时甚至带有暴力倾向”，于是女教师们不再大量阅读对自己的评价。加拿大一所大学的政治史讲师从她的学生那里得到了如下反馈：“我喜欢你的乳头透过胸罩凸出来的样子，谢谢”，确实很有用。[40]这位被质疑的讲师现在只穿“有衬垫的文胸”。

同一项教学评估研究发现，女性不仅更有可能“刻薄”，男性讲师也更有可能被描述为“聪明”“智慧”“机智”和“天才”。但这些男人真的比女人拥有更多的天赋吗？或者只是因为这些词并不像它们看起来那么中性？现在，请试着设想一个天才。很有可能，你想到的是一个男人。没关系，我们都有这些无意识的偏见。我想到的是爱因斯坦——披头散发的爱因斯坦伸出舌头的著名画面。而事实是，这种偏见（我喜欢称之为“才华偏见”）意味着男讲师通常被认为学问更渊博、更客观、更有天赋。而基于教学评估的职业发展完全不能解释这一点。

才华偏见在很大程度上是数据缺口的结果：我们已经把那么多女性天才从历史上一笔划去，她们没法轻易进入我们的脑海。其结果是，当人们认为“才华”是某份工作的必要条件时，他们真正的言下之意是“阴茎”。几项研究发现，一个领域在文化上越是被认为需要“才华”或“天赋”才能获得成功——比如哲学、数学、物理、作曲、计算机科学——女性在该领域学习和工作的机会就越少。[41]我们就是认为女人天生不那么聪明。事实上，我们似乎认为女性气质与才华成反比：在最近的一项研究中，研究人员向参与者展示了美国顶尖大学的男女理科教员的照片，结果发现，长相对一个男人是否会被判定为科学家没有影响。[42]然而，对于女性来说，她看起来越符合传统上女性化的形象，人们就越不可能认为她是科学家。

我们在孩子还很小的时候就向他们灌输才华偏见。美国最近的一项研究发现，当女孩在5岁开始上小学时，她们和5岁的男孩一样认为女性可以“非常非常聪明”。[43]但是到了6岁，情况就不同了。她们开始对自己的性别产生疑问。事实上，她们开始限制自己：如果一个游戏是为“非常非常聪明的孩子”准备的，5岁的女孩会跟男孩一样想玩，但6岁的女孩突然就不感兴趣了。学校教育小女孩，才华不属于她们。难怪大学生在填写教师评估表的时候，总会认为女老师不是那么够格。

学校也在向男孩传授才华偏见。正如我们在引言中看到的，几十年来，在“画一个科学家”调查中，孩子们压倒性地选择画男人，但近来一项“画一个科学家”的综合分析却受到媒体交口称赞，因为它表明我们越来越不性别歧视了。[44]在20世纪60年代，只有1%的儿童画了女性科学家，而现在有28%。这当然是一种进步，但离现实还很远。在英国，攻读理工学科的女性实际上超过男性：高分子专业的女性占86%；遗传学专业女性占57%；微生物学专业女性占56%。[45]

无论如何，调查结果实际上比新闻标题复杂得多，它证明学校课程中仍然存在数据缺口，仍在向孩子灌输偏见。孩子们刚开始上学的时候，画的男女科学家比例大致相等，男孩和女孩所画比例也均等。到七八岁的时候，画男性科学家的数量就大大超过了女性科学家。到14岁的时候，男科学家是女科学家的4倍。因此，尽管孩子们画的女性科学家确实越来越多，但这种增长主要发生在更小的儿童身上，因为教育系统还没有向他们教授数据上的性别差异。

变化中也存在显著的性别差异。从1985年到2016年，女孩所画女性科学家的平均比例从33%上升到58%，男孩所画的比例从2.4%升至13%。这一差异可能会对2016年的一项研究有所启发，该研究发现，女生根据实际能力对同学进行排名，而生物学专业的男生始终认为男生比事实上学习更好的女生更聪明。[46]才华偏见是一味可怕的毒药。它不仅会导致学生对老师或彼此做出错误的评价，也有证据表明它会导致老师误判学生。

过去10年间进行的几项研究表明，推荐信是招聘过程中另一个看似性别中立、实则并不中立的部分。[47]美国的一项研究发现，相比男性，女性候选人在推荐信中常被形容为更注重集体（温暖、善良、关怀他人），但不太积极（也不太有野心、不太自信）。如果你的推荐信中包含更注重集体的成分，就会降低你得到这份工作的可能，[48]尤其当你是女性的时候：男性的“团队精神”被认为是一种领袖品质，但对女性来说，这个词“会让她看起来像一个追随者”。[49]研究还发现，为女性写的推荐信会强调教学（地位较低）而非研究（地位较高），[50]包含更多令人生疑的表述（含糊的说法、敷衍的赞美），[51]而且不太可能出现“非凡的”“杰出的”等形容出众的词。在推荐信中，女性的勤奋更容易受褒奖，比如“努力工作”。

大学使用教学评估和推荐信，其核心却存在数据缺口。与更普遍的、优绩主义中的数据缺口类似，这种缺口之所以会出现，与其说是由于缺乏数据，不如说是由于拒绝接触数据。而校方似乎相信评估和推荐信的效果和应用都是性别中立的。但是，不管证据多么充分，推荐信和教学评估仍然受到重视，被广泛应用于招聘、晋升和解雇，就好像它们是客观的价值检验手段。[52]英国准备在2020年引入卓越教学框架，届时，学生打分会变得更加重要。该框架将被用来决定一所大学可以获得多少资金，而英国全国学生问卷调查则会被视为“教学成功的关键指标”。而在这个卓越教学的新世界里，女性很可能会受到严厉的惩罚。

如果我们关心学术研究的质量，学术界缺乏优绩主义是一个应该引起我们所有人关注的问题，因为研究表明，女性学者在工作中比男性更有可能对男性默认模式下的分析提出异议。[53]这意味着发表论文的女性越多，研究中的性别数据缺口缩小的速度就越快。我们应该关心学术研究的质量。这不是一个深奥的问题，也不是只与象牙塔里的人有关。学界的研究对政府政策、医疗实践和职业卫生立法有重大影响。学界的研究对我们所有人的生活都有直接的影响。重要的是，女性在这里不会被人遗忘。

鉴于有证据表明，孩子是在学校里习得才华偏见，停止向他们灌输这一点应该不难。事实上，最近的一项研究发现，如果教科书中的配图里出现了女科学家，女生的科学课成绩会更好。[54]所以，为了不再让女孩认为才华不属于她们，我们只需停止对女性进行歪曲描述。这很简单。

然而，一旦习得这种偏见，纠正它就困难得多，而接受了这种偏见教育的孩子一旦长大、进入职场，他们自己往往也会开始传承这种偏见。在人对人的招聘时碰到这种偏见已经够糟糕了，而随着算法驱动的招聘形式兴起，这个问题注定会恶化，因为我们有充分理由怀疑，当我们将决策行为外包给代码时，这种偏见也不知不觉地混了进去。

1984年，美国科技记者史蒂文·列维出版了他的畅销书《黑客：计算机革命的英雄》。列维笔下的英雄全都才华横溢，专心致志。他们都是男人。他们也没什么性生活。列维解释说：“你进行黑客活动，你的生活遵循黑客伦理，你也知道，女人会做很多极其低效和浪费的事情，比如浪费太多周期、占用太多内存等。”他书中的一位主人公对他说：“即使在今时今日，大家也会公认女人极其难以捉摸。一个（默认为男性的）黑客怎能容忍这种不完美的存在？”

在这样明目张胆地表达厌女之后，他又写了两段文字，意识到自己还是无法解释为什么这种文化或多或少是“男性专属”的。他写道：“可悲的是，从来就没有一个明星级的女黑客。没人知道为什么。”史蒂文，我也不知道，不过我们可以大胆猜测一下。

列维未能在公开的厌女文化和神秘的女性匮乏之间建立明显的联系，从而助长了黑客天生只可能是男人的神话。今天，很难想象还有什么职业比计算机科学更受才华偏见的束缚。“热爱编程的女孩在哪里？”一位带学生去卡内基梅隆大学参加计算机科学大学预修夏校的高中教师问道。“我带了好几个非常非常喜欢电脑的男孩，”他思索着，[55]“有几位家长告诉我，如果可能的话，他们的儿子会通宵玩电脑编程。我还没有遇到过这样的女孩。”

这也许是真的，但正如他的一位女性同行所指出的那样：没有表现出这种行为并不意味着他的女学生不喜欢计算机科学。在回忆自己的学生经历时，她解释了自己是如何在大学的第一节课上“爱上”编程的。但她没有熬夜，甚至没有把大部分时间花在编程上。“通宵达旦地做某件事可能代表着对这件事的热爱，但也可能是偏执和不成熟的表现。女孩在表达对计算机和计算机科学的热爱时，方式可能完全不同。如果你的目的是寻找这种偏执的行为，那么你实则上是在寻找一种典型的年轻男性行为。虽然有些女孩也会做出类似的举动，但大多数不会。”

围绕典型的男性行为来描述计算机科学领域的天赋，除了不能解释女性的社会化问题（女孩会因为不合群而受到惩罚，男孩则不会）之外，其吊诡之处还在于，编程最初被视为女性的游戏。事实上，女性是最初的“计算机”，她们亲手为军队做复杂的数学运算，直到机器出现并取代了她们。[56]

女人被机器取代之后，又过了好多年才被男人取代。ENIAC是世界上第一台全功能数字计算机，诞生于1946年，由六名女性编程。[57]在20世纪40年代和50年代，女性仍然是编程界的主导性别。[58]1967年，《大都会》杂志发表了一篇鼓励女性编程的文章，题为《计算机女孩》。[59]计算机先驱格蕾丝·霍珀在文中解释说：“这跟筹划一顿晚餐很像。你必须提前规划和安排好每件事，这样才能在需要的时候做好万全准备。编程需要耐心和处理细节的能力。女性‘天生’适合计算机编程。”

但就在这段时间，雇主们开始意识到，编程并不是他们曾经认为的低技能文书工作。它不只是打字或直觉，而是需要解决问题的高级技能。而且，才华偏见比客观现实更强大（考虑到女性已经在做编程，她们显然具备这些技能），行业领袖开始培训男性。然后他们开发了貌似客观、实际对女性存有偏见的招聘工具。就像如今大学里使用的教学评估一样，这些测试受到了外界批评，因为它告诉雇主的“与其说是应聘者是否适合这份工作，不如说是他或她是否具备常见的刻板印象特征”。[60]很难确认，开发这些招聘工具是性别数据缺口（没有意识到他们寻找的特征是男性偏见）还是直接歧视的结果，但不可否认的是，它们偏袒男性。