ИИ-модели GPT-4, Llama, Gemma и Mistral выдают менее убедительные и формальные тексты, если запрос составлен женщиной. Об этом сообщает Университет Джонса Хопкинса.
Для эксперимента ученые использовали реальные рабочие запросы из открытой базы WildChat и на их основе подготовили пары мужских и женских формулировок. В последних встречались вводные слова вроде «наверное» и «мне кажется», местоимения «мы» и «наша команда», а также эмоциональные эпитеты. Затем чат-ботам поручили подготовить деловое и сопроводительное письма, а также заявление об увольнении.
Тексты, созданные по женским запросам, оказались проще по структуре, менее формальными и менее убедительными. Такой результат сохранялся даже после выравнивания сложности исходных промптов, при этом упоминание имени пользователя на ответы не влияло.
Исследователи пришли к выводу, что модели реагировали не только на содержание запросов, но и на речевые маркеры, связанные с гендерными стереотипами. По мнению авторов работы, это может незаметно влиять на восприятие сотрудников руководством, поскольку алгоритмы воспроизводят характерные речевые модели и стереотипы из реальной жизни.