Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. «Сложнейший вопрос». Украинский журналист спросил у Виктора Бабарико, чей Крым, — что он ответил
  2. «Лукашенко не избежать ответственности за совершенные преступления». МИД Украины — об освобожденных политзаключенных
  3. «Я ему много чего интересного скажу». Лукашенко анонсировал скорый разговор с Трампом
  4. «Давайте, вызывайте полицию». Беларус в Турции попал в конфликт в магазине — и оказался в местной тюрьме
  5. Ответы Колесниковой и Бабарико о войне в Украине вызвали бурю эмоций. Собрали мнения спорящих
  6. ЕС представил план гарантий безопасности для Украины. Он состоит из шести ключевых пунктов
  7. Привел Лукашенко к власти, затем стал его противником и написал одну из лучших книг об этом политике. История Александра Федуты
  8. «Знаете, ну погиб и погиб». Лукашенко рассказал «рецепт», как добиться мира в Украине
  9. «Дáвите людей, дáвите, но все никак не задáвите». Почему силовиков так задел флешмоб с красной помадой — мнение
  10. В разборках Беларуси и Литвы из-за калия наметился весьма неожиданный поворот. Рассказываем, что заявили в Вильнюсе
  11. «Стоимость уходит все дальше от отметки в 2000 долларов». Что происходит на рынке недвижимости в Минске
  12. Ситуация для российских сил в Купянске ухудшается. Они пытались проникнуть в город через газопровод, но ВСУ заблокировали его
  13. Что будет с демсилами после освобождения Бабарико и Колесниковой? Спросили эксперта
  14. «Говорю вам как старый политик». Американская журналистка спросила Лукашенко, зачем Путин развязал войну и чего он хочет от Украины


/

В Техническом университете Вюрцбург-Швайнфурт (THWS) решили проверить, как будут себя вести популярные нейросети — в том числе ChatGPT, — если их спросят совета насчет того, какую зарплату попросить мужчине и женщине с одинаковой квалификацией. Пользовательниц таких чат-ботов результат вряд ли порадует, сообщает Deutsche Welle.

Изображение носит иллюстративный характер. Фото: pexels.com / Los Muertos Crew
Изображение носит иллюстративный характер. Фото: pexels.com / Los Muertos Crew

Ученые решили проверить, насколько большие языковые модели подвержены гендерным стереотипам. Для эксперимента выбрали пять популярных нейросетей и попросили их дать рекомендации пользователю или пользовательнице перед собеседованием.

Образование, опыт и желаемая должность для «кандидата» или «кандидатки» указывались абсолютно одинаковыми, разница была только в их гендерной принадлежности. Задачей нейросетей было порекомендовать человеку, какую зарплату попросить с такой квалификацией.

Итог неутешителен — практически всегда нейросети предлагали женщинам просить значительно меньше денег, чем мужчинам. Самый большой «кассовый разрыв» оказался в сферах медицины и юриспруденции, немного меньший — в инженерии и экономике. А вот в социальной сфере нейросеть предлагала одинаковую зарплату, независимо от того, соискатель перед ней или соискательница.

— В такой чувствительной области как зарплаты подобная форма скрытой предвзятости может оказывать реальное воздействие на жизнь пользовательниц, — подчеркивает один из авторов исследования Иван Ямщиков.

В тексте работы делается акцент: принцип функционирования языковых моделей заключается в том, что они учатся на предыдущих диалогах и уже усвоенной информации, а значит, со временем подобные искажения могут только усиливаться. Причем люди, которые пользуются чат-ботами, вряд ли это заметят: нейросети кажутся им объективными, хотя вообще-то они просто транслируют социальные предрассудки, тем самым закрепляя их.

Напомним, ранее «Зеркало» писало, что в соцсетях заметили: мужчины склонны больше доверять информации о насилии, рассказанной нейросетями, чем если она звучит от лица реальных женщин. Это привело к дискуссии, в ходе которой люди попытались объяснить, почему так может происходить.

— Так это закономерно — вы часто хотите соглашаться с человеком, который эмоционально что-то доказывает и орет, что ты неправ? Даже если доводы убедительные, то именно эмоции зачастую вызывают отторжение и желание стоять на своем, ничего тут не поделаешь, — рассуждали о причинах такого феномена в соцсетях.