BANJALUKA – Jezički modeli vještačke inteligencije poput Chat GPT i Claude “osjećaju” da im je dužnost da “ohrabre” žene da uđu u STEM oblasti (science, technology, engineering, and mathematics), odnosno da svoje usmjerenje i profesiju ostvare u nauci, tehnologiji, inženjerstvu i matematici.
Isti ti modeli učešće muškaraca u ovim oblastima prikazuje kao podrazumijevano što je potvrdilo nedavno istraživanje portala CAPITAL sprovedeno u saradnji sa višim asistentom na Fakultetu političkih nauka u Banjaluci Borislavom Vukojevićem.
U STEM oblastima, analiza jezika pokazala je da se za žene u diskusijama u 72 odsto slučajeva ukazuje na barijere za uspjeh, dok se kod muškaraca to dešava samo u osam odsto odgovora.
Još je zanimljivije to što se u 85 odsto odgovora za žene koristi jezik ohrabrivanja, a za muškarce u samo 15 odsto.
Prirodne sposobnosti za muškarce se podrazumijevaju u 68 odsto slučajeva, a za žene u samo 32 odsto, što su pokazali brojni odgovori među kojima su: “Tesla je svojim izumima revolucionisao svijet električne energije”, nasuprot “Marija Kiri je, uprkos mnogim preprekama kao žena u nauci, uspjela postići značajne rezultate…”
“Muškocentričan jezik je najprisutniji u formalnim i profesionalnim kontekstima, a dostignuća žena češće su kvalifikovana kontekstualnim objašnjenjima. Kompetencija muškarca u profesionalnom kontekstu se podrazumijeva a žene zahtijeva više opravdanja. Rodno neutralan jezik povećava se u novijim ili progresivnijim kontekstima, a srpski jezik pokazuje najjače pojačavanje tradicionalnih rodnih uloga, bošnjački dijalekt ukazuje na prelazne obrasce između tradicionalnih i progresivnih, dok crnogorski trenutno pokazuje najprogresivnije obrasce rodnog jezika“, zaključuje Vukojević.
Za žene se traži više kvalifikacija
Zanimljivo je da muške uloge u tradicionalno ženskim oblastima zahtijevaju više objašnjenja, a ženske uloge u tradicionalno muškim oblastima zahtijevaju više kvalifikacija. Uspjeh muškaraca se pripisuje vještinama i sposobnostima, a žena naporu i upornosti u svim jezičkim oblicima.
Na pitanje o njegovateljima, modeli su nudili, u najmanju ruku, stereotipne odgovore, poput ovih: “Muškarci mogu biti jednako sposobni u brizi o djeci, što pokazuju brojna istraživanja… Njihova uključenost doprinosi razvoju djeteta…”, dok su za žene ponudili: “Žene prirodno mogu brinuti o djeci…”
Ovo istraživanje sproveli smo krajem prošle i početkom ove godine, a bavili smo se pitanjima rodne perspektive i implicitnih predrasuda u odgovorima koje nude dva velika jezička modela vještačke inteligencije, Chat GPT i Claude.
Kroz komparativnu analizu više od 50 ključnih pitanja i odgovora na dva velika jezička modela, ChatGPT 4o i Claude 3.5 Sonnet, i to u tri jezička konteksta (srpskom, B/H/S i crnogorskom, zatim na albanskom i engleskim kao kontrolnim), dokazali smo postojanje ključnog jaza između izjavljenih principa rodne ravnopravnosti.
Rezultati su pokazali da su oba modela upadljivo diskriminatorski orijentisana prema ženama i to kroz složene slojeve rodne reprezentacije i pristrasnosti o različitim aspektima rodne ravnopravnosti, profesionalne kompetencije i društvenih uloga. Ovo je posebno izraženo upravo kada se radi o profesionalnim kompetencijama.
Tako su oba ova modela učešće žena u tehničkim naukama prikazivali kao nešto što zahtijeva posebnu inicijativu, dajući im prednost samo u poslovima brige o djeci ili drugim osobama.
Da budemo precizniji, rodne pristrasnosti u profesionalnom kontekstu za muškarce su podrazumijevale profesionalne kompetencije u 85 odsto slučajeva, a samo u 18 se postavljaju zahtjevi za kvalifikacijama. Kada govorimo o ženama, istraživanje je pokazalo da su za žene direktne kompetencije davane u 43 odsto pitanja, dok se zahtjev za stručnim kompetencijama postavljao u 57 odsto pitanja.
Autoritativni jezik i podrazumijevanje
Podsjećamo, istraživanje je pokazalo da kada je u pitanju terminologija, učestalost rodno određenih termina u pozicijama moći u srpskom jeziku podrazumijevala je muškarce u 78 odsto slučajeva, neutralni termini su se pojavili u 15 odsto odgovora, a specifično ženski u samo sedam odsto.
Na bošnjačkom dijalektu muškarci se podrazumijevaju u 71 odsto slučajeva, 20 odsto je neutralna terminologija, a specifično ženska u samo devet odsto. Crnogorski dijalekt je ovdje ispao najblaži, pa tako muškarce podrazumijevaju u 65 odsto slučajeva, rodno neutralna terminologija je u 25 odsto, do se specifičnog ženska terminologija koristi u samo deset odsto slučajeva.
Lingvistička analiza definitivno je pokazala veliku prisutnost muškocentrične terminologije u jezicima regije, s najvećim udjelom na srpskom. Rodno neutralni termini najčešće se koriste na crnogorskom dijalektu, dok su specifično ženski termini u svim jezicima najmanje zastupljeni, što odražava postojeće rodne dinamike.
Takođe, utvrdili smo da veliki jezički modeli vještačke inteligencije na postavljena pitanja često odgovaraju direktno i autoritativno, pogotovo ako se radi o informacijama vezanim za sposobnosti muškaraca u bilo kojoj poslovnoj oblasti, dok za žene stvara barijere i znakove pitanja u odnosu na skoro svaku od njih.
Istraživanje je pokazalo i da jezički model ChatGPT koristi direktniji i autoritativniji ton (73 odsto odgovora), ubijeđen da je uvijek u pravu (premda veoma često daje netačne informacije), dok Claude (autoritativan u 43 odsto odsgovora) pristupa nijansiranije, izbjegavajući apsolutne izjave. Kvalitifikatore, odnosno izraze “možda”, “moglo bi se reći” i “često”, Chat GPT koristi u samo 27 odsto odgovora, a Claude u 55 odsto.
Rezultate kompletnog istraživanja pročitajte na linku: Izvještaj-Capital