Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. «Люди военкоматам нужны». Эксперты обнаружили новшества в осеннем призыве и рассказали, к чему готовиться тем, кому в армию весной
  2. Крупный банк пересмотрел ставки по кредитам на автомобили Geely. С какой зарплатой можно рассчитывать на заем и какими будут переплаты
  3. «Оторвался тромб». Правда ли, что это может случиться у любого, даже здорового человека, и как избежать смертельной опасности?
  4. На четверг объявили желтый уровень опасности. Водителям и пешеходам — приготовиться
  5. Умерла Ирина Быкова, вдова Василя Быкова
  6. «Это куда более крепкий орешек». СМИ узнали еще одну страну, где США рассчитывают сменить власть до конца года
  7. На войне в Украине погиб беларусский доброволец Алексей Лазарев
  8. Белый дом перепутал Бельгию с Беларусью и включил ее в список участников «Совета мира» Трампа
  9. После аварии на теплотрассе Лукашенко заметил очевидную проблему с отоплением. Ее не могут решить по парадоксальной причине — рассказываем
  10. «Если бы беларусский народ победил в 2020-м, российского „Орешника“ не было бы в Беларуси». Зеленский выступил с жесткой речью в Давосе
  11. Мужчина сделал колоноскопию и умер через три недели. Семья написала уже более 10 писем в госорганы
  12. Кремль не демонстрирует готовности к компромиссам по Украине — ISW
  13. Минсвязи вводит ограничение скорости для безлимитного мобильного интернета
  14. Зачем Трамп позвал Лукашенко в «Совет мира», где членство стоит миллиард долларов — спросили у аналитика
  15. В Минск начнет летать новая авиакомпания. Билет стоит всего 89 рублей


/

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.