Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Рейс «Белавиа» из Минска в Анталью экстренно приземлился в российском Саратове. Стало известно почему
  2. В Столбцовском районе горело «Великое княжество Сула»
  3. По поручению Лукашенко Вооруженные силы привели в высшую степень боевой готовности — начата проверка
  4. Маршрутка сначала врезалась в трактор — в МВД дополнили информацию о ДТП с шестью погибшими в Светлогорском районе
  5. Стало известно имя лауреата Нобелевской премии мира в этом году
  6. Весьма неожиданное банкротство. С долгами не справилась фирма, у которой, казалось бы, не может быть проблем
  7. Александра Шакутина отпустили из СИЗО — «Наша Ніва»
  8. Новый позор. Сборную Беларуси по футболу разгромили в матче квалификации на чемпионат мира — угадайте, сколько она пропустила
  9. Новая система въезда в ЕС заработает в Литве уже с 12 октября. Это «Зеркалу» подтвердили пограничники этой страны — рассказываем
  10. ISW показал карту прямых и скрытых атак России в Европе — какие страны чаще оказывались под ударами
  11. «Усилилось давление на родственников в Беларуси». В Офисе Тихановской рассказали о последствиях сокращения охраны в Литве
  12. Резко вырос интерес к «недружественной» стране. Появилось новое исследование настроений беларусов — рассказываем
  13. Аналитики ISW привели свои аргументы, почему Путин «не заинтересован в мирном и справедливом завершении войны в Украине»


/

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.