تعتبر قضية التحيز الجنساني في القصص المُنتجة بواسطة الذكاء الاصطناعي مسألة تم تناولها بشكل كبير في الآونة الأخيرة. على الرغم من الجهود المبذولة لتخفيف هذه التحيزات، إلا أنه ليس من الواضح دائماً ما إذا كانت التدخلات تؤدي حقاً إلى نتائج أكثر عدلاً. في دراسة حديثة، تم فحص كيفية تعامل النماذج اللغوية الكبيرة (Large Language Models) مع تخصيص الجنس في سياق سردي شائع ومعروف بإعادة إنتاج الصور النمطية البشرية: قصص حول حيوانات تتحدث.

قام الباحثون بطرح أسئلة على ستة نماذج لغوية رائدة لإكمال قصة باللغة الإنجليزية تتضمن سبعة شخصيات حيوانية تجسيدية دون أن يتم تحديد جنسها. تم استخدام أربعة إعدادات سردية مختلفة ومجموعة من درجات حرارة النموذج. على مدى 23,800 قصة، وُجد أن النماذج غالباً ما تتجنب تحديد جنس الشخصية الحيوانية (بمعدل 19%) أو تستخدم لغة محايدة جنسياً مثل "هو" أو "خاصته" (بمعدل 38.2%). ومع ذلك، عندما يتعين تحديد الجنس، كانت هناك انحياز ملحوظ نحو الذكور، حيث كانت الشخصيات الأنثوية غائبة تقريباً، حاضرة فقط في 2.2% من القصص مقابل 40.6% من القصص التي تتضمن شخصيات ذكورية.

تشير نتائج هذه الدراسة إلى حجة أوسع: الحياد قد يكون مُضللاً. بمعنى آخر، النماذج التي تعطي الأولوية للحياد في محاولة لمعالجة التحيز الاجتماعي قد تسهم فعلياً في محو وجهات نظر وهويات المهمشين. توصي الدراسة باستراتيجيات بديلة تتجاوز الحياد، تهدف إلى توزيع الفرص الاجتماعية على نحو أكثر توازناً بين الشخصيات المتخيلة.

ما رأيكم في هذا التطور المثير؟ هل تعتقدون أن الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى معالجة هذه التحفظات؟ شاركونا في التعليقات.