852
Сучасні інструменти штучного інтелекту здатні вигадувати для дітей казки з розмовляючими тваринами, чарівними пригодами та персоналізованими ілюстраціями. Але нове дослідження Університету Вашингтона показує, що за цією яскравою оболонкою ховається виразне й неочікуване гендерне упередження. Коли шість провідних моделей ШІ просили дописати короткі історії про тварин, жіночі персонажі з’являлися лише у 2% випадків.
Чоловічі герої становили 41% усіх персонажів, а решта 57% були описані як гендерно нейтральні або взагалі без вказівки статі. Про ці результати повідомили на конференції ACM з питань справедливості, підзвітності та прозорості у 2026 році в Монреалі. базується на попередніх роботах про те, як дитяча література зображує тварин, і продовжує цю лінію вже в контексті генеративного ШІ. Детальніше дослідження описане на ресурсі Scienmag.
Як люди й книжки «зробили» тварин переважно чоловіками
Асистентка професорки Інформаційної школи Університету Вашингтона Мелані Волш (Melanie Walsh) раніше разом із журналістами з проєкту The Pudding проаналізувала 300 популярних дитячих книжок. Виявилося, що найчастіше згадувані тварини майже завжди описувалися як «він».
Були й винятки: кішки, качки та птахи трохи частіше ставали «вона». Натомість жаби й вовки мали понад 90% імовірності бути названими «він». У подальшому експерименті дослідники перевірили, як самі люди дописують історії. Учасникам давали заготовки на кшталт: «І тоді ведмідь сказав: “Я мушу піти до річки”. Прибувши…». Люди значно частіше приписували тваринам чоловічу стать — для всіх перевірених видів.
Це наштовхнуло команду на наступне запитання: якщо мовні моделі навчаються на текстах, створених людьми, чи будуть вони відтворювати ті самі шаблони — або ж породять інший тип упередження?
23 800 історій від шести моделей ШІ
У новому дослідженні команда подала варіації одних і тих самих незавершених історій шести моделям: Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5, GPT-4o, GPT-5.1, Mistral Medium та Olmo 3. Загалом моделі згенерували 23 800 продовжень.
Перевіряли сім видів тварин — ведмедів, птахів, котів, собак, мишей, свиней і кроликів — у чотирьох типових сценах: ферма, кухня, річка та крамниця. Дослідники також змінювали параметр «температури» моделі, який впливає на випадковість і різноманітність відповідей: вища температура зазвичай робить тексти більш різними, нижча — передбачуванішими.
Ані температура, ані сюжетне тло істотно не змінювали загальний розподіл за гендером. Натомість вид тварини мав помітний вплив. Кішки отримували жіночу ідентичність у 7% випадків — це був найвищий показник серед усіх тварин. Птахи виявилися нейтральними у 96% відповідей.
«Нейтральність», яка майже стирає жіночі образи
У багатьох історіях моделі взагалі уникали гендерованих займенників, постійно повторюючи «птах», «ведмідь» або використовуючи «it», «its», «itself» замість «he» чи «she». На перший погляд це виглядає як обережна нейтральність, але дослідники наголошують: така стратегія не створює збалансованого представлення.
Жіночі персонажі майже зникають, а гендерно нейтральна мова рідко виражається через однину «they/them», яка в англійській може позначати небінарну або невизначену стать. За словами першої авторки роботи, докторантки Імані Фінклі (Imani Finkley), ці займенники з’явилися лише двічі для одного персонажа-тварини. У попередньому експерименті з людьми приблизно 3% відповідей використовували «they/them».
Отже, версія нейтральності від ШІ прибирає не лише чоловічі й жіночі маркери, а й більшість помітних немаскулінних ідентичностей. Коли ж моделі все-таки обирають стать, вони частіше зупиняються на чоловічій.
Великі відмінності між моделями
Розбіжності між окремими системами виявилися значними. Gemini та GPT-5.1 демонстрували найсильніше зміщення в бік маскулінності: чоловічі персонажі з’являлися у 63% та 65% історій відповідно.
Claude створював найбільшу частку жіночих героїнь серед усіх моделей, але навіть у нього вони траплялися лише в 4% випадків. Відкритий Olmo 3, розроблений Інститутом штучного інтелекту Аллена разом із дослідниками, пов’язаними з Університетом Вашингтона, генерував найменше чоловічих персонажів — 12% — і найбільше нейтральних — 85%.
На думку авторів, це демонструє технічну проблему того, як сучасні мовні моделі поводяться з неоднозначністю. Вони прогнозують найімовірніші послідовності слів на основі навчальних даних. Якщо в підказці не вказано стать тварини, модель може спиратися на поширені асоціації, обирати стереотипний займенник або взагалі уникати вибору.
Команда Університету Вашингтона припускає, що розробники могли спеціально заохочувати моделі до нейтральної мови як до «безпечної» стратегії зменшення соціальних упереджень. Проте на практиці це може призводити до іншого викривлення: замість більш рівномірного представлення статей системи фактично стирають жіночих персонажів, зберігаючи чоловічі образи як типовий варіант, коли стать усе ж таки вказується.
Не лише займенники: повторювані сюжети й ролі
Дослідники помітили й повторювані сюжетні схеми: наприклад, «мудрі старі сови», що збирають інших тварин біля вогнища, та інші знайомі казкові тропи. Це свідчить, що проблема виходить за межі вибору займенників.
Історії, створені ШІ, можуть відтворювати упередження в ролях персонажів, їхньому авторитеті, віці, рисах характеру та стосунках — навіть якщо на поверхні вони виглядають фантазійними й грайливими.
Поточна робота аналізувала лише англомовні тексти й зосереджувалася на семи видах тварин. Команда планує вивчати інші мови та ширші форми соціальної репрезентації.
У міру того як інструменти для створення дитячих книжок за допомогою ШІ стають дедалі доступнішими для батьків, учителів і самих дітей, ці результати звучать як попередження: персоналізація може змінювати деталі сюжету, але не гарантує, що приховані шаблони будуть справедливими, різноманітними чи вільними від успадкованих людських упереджень.
Моделі ШІ майже повністю прибирають тваринок-героїнь з дитячих історій з’явилася спочатку на Цікавості.
