Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. Автоперевозчики будут передавать сведения о пассажирах, которые едут за границу, в единую государственную информационную систему
  2. Лукашенко потребовал «защитить детей от всякого рода проходимцев» в образовании
  3. «Интересы собственной страны». Бабарико сказал, чей Крым, и объяснил, почему раньше уходил от прямого ответа на этот вопрос
  4. В четверг погода резко изменится. Объявлен оранжевый уровень опасности
  5. Спецпосланник президента США Коул приедет в Беларусь 14 сентября
  6. В Литве предложили вслед за Латвией полностью прекратить автобусное сообщение с Беларусью
  7. В 2027 году заработают три изменения для тех, кто выезжает за границу
  8. Западный политик догоняет Лукашенко по числу упоминаний. Исследователи показали, как меняется провластная пропаганда
  9. Семья школьника громко заявила о буллинге в гимназии. Подробности резонансной истории
  10. В украинской разведке назвали факторы, которые удерживают Беларусь от более активного участия в войне
  11. «С нас потом спросит руководство». Школы начали собирать информацию о сожителях родителей своих учеников — учительница объяснила зачем
  12. Минчане снова выстроились в очередь за квартирами. Вокруг какого ЖК ажиотаж на этот раз?
  13. Соцслужбы сделали предупреждение из-за повышения пенсий
  14. «Теща» Лукашенко пыталась уничтожить частную медицину, но не получилось. Вспоминаем, как начиналась эра медцентров в Беларуси
  15. Спросили у МИД Польши, как возвращение Почобута отразится на беларусах в этой стране и выдаче им документов


/

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.