Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. «Всегда был похож на Лукашенко». Посмотрели, что пишут в соцсетях о конфликте Тихановского с Беспаловым
  2. Стало известно, каким будет курс доллара в начале декабря: прогноз по валютам
  3. «Это станет исторической ошибкой колоссальных масштабов». В ЕС установили новую «красную линию» для мирного соглашения с Россией
  4. Кремль заявил, что не будет публично комментировать итоги встречи Путина и Уиткоффа. Эксперты говорят — есть что скрывать
  5. «Беларусбанк» предупредил клиентов об уловке, которую используют мошенники
  6. Не лезть в грязное белье? Почему нормально обсуждать личную жизнь Тихановских — мнение
  7. «Ребята принесли свои извинения». Тихановский сообщил о видеоразговоре с советниками Светланы Тихановской
  8. Россиянка с мужем-военным «перевелась в Беларусь» и показала жилье «чуть дальше Ганцевичей». Новоселы — в шоке, комментаторы — нет
  9. Даже «провластные» переживают из-за «уехавших». Появилось исследование о том, что беларусы думают о политике и войне в Украине
  10. ГАИ тестирует новую камеру скрытого контроля. Водителям ее заметить очень сложно
  11. Глава Администрации Лукашенко пожаловался на плохие продажи техники в России и назвал причины
  12. Ждать ли климатическую зиму в ближайшее время? Ответили синоптики
  13. «Заставить пользоваться — унизительно». Беларусы ответили чиновникам, которые готовятся ввести ограничения по популярному товару
  14. В МВД призвали звонить в 102, если вам предложили установить в квартирах это устройство. Кто не послушается — может попасть под «уголовку»


/

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.