تقدم نماذج اللغات الضخمة (LLMs) في عالم الذكاء الاصطناعي (AI) دورًا متزايد الأهمية في تسهيل التواصل المهني. ولكن، هل تتعامل هذه النماذج مع جميع المستخدمين بشكل متساوٍ؟

في دراسة حديثة تم نشرها على موقع arXiv، استعرض الباحثون تأثير الخصائص اللغوية المرتبطة بالنساء مثل استخدام التعابير التلطيفية (hedges) والأسئلة الدالة (tag questions) والإشارات الجماعية، حيث تم العثور على أن هذه العوامل تُنتج استجابات أقصر وأقل تعقيدًا ورسمية من ثلاثة أنواع من المستندات وأربعة نماذج مختلفة.

مما يثير القلق أن هذه التأثيرات تظل موجودة حتى بعد التحكم في تعقيد العبارات والتداخلات اللغوية. كما أظهرت الدراسة أن الإشارات الجنسانية الواضحة مثل أسماء المغلقات تُخزن في نفس الفضاء التمثيلي كاللهجات اللغوية، مما يشير إلى آليات أساسية مشتركة. ومع ذلك، كانت التأثيرات الناتجة عن نوع اللغة المستخدمة أكثر قوة من تلك الناتجة عن أسماء المغلقات.

تُظهر النتائج أيضًا أن معالجة هذه التحيزات بعد وقوعها تظل تحديًا. بسبب ارتباط هذه الأنماط بالثقافة وعدم السيطرة الواعية عليها، يجد المستخدمون صعوبة في تجنبها من خلال استراتيجيات العرض الذاتي. تشير التحليلات إلى أن الخصائص اللغوية تُخزن في الطبقات الأولى من النماذج وتتشابك مع خصائص أخرى.

يدعو الباحثون إلى ضرورة النظر في تأثيرات التنوع اللغوي في وقت مبكر لتخفيف آثار هذه التحيزات في بيئات العمل المدعومة من LLMs.