فيما يواصل الذكاء الاصطناعي (AI) التطور، فإن دراسة جديدة تبرز توترات مهمة بين الأوصاف الفيزيائية المحايدة والتمييز الجندري. عندما يقوم نماذج اللغة الأساسية (Foundation Models) بوصف الأشخاص، يُقترح تجنب استخدام الألقاب الجندرية (مثل "هي" أو "له")، بل يفضل استخدام أوصاف فيزيائية تبدو "موضوعية" مثل "شعر قصير" أو "خط الفك المحدد". ولكن، هل تستطيع هذه اللغة الوصفية حقًا تحقيق تواصل محايد جنسيًا؟

للتعمق في هذا السؤال، تم تقديم مجموعة بيانات جديدة تُعرف باسم GAPA (الارتباطات الجندرية للسمات الفيزيائية)، والتي تتكون من 316 سمة فيزيائية شائعة، مصحوبة بتقييمات جندرية من 14,706 مقيِّمين في الولايات المتحدة. نتائج البحث أظهرت أن الأوصاف الفيزيائية تحمل ارتباطات جندرية منسقة ومتدرجة، وتكون هذه الارتباطات أكثر وضوحًا للأشخاص من الجنسين، بينما كانت أقل وضوحًا للأشخاص غير الثنائيين.

بعد ذلك، تم تقييم 16 نموذجًا من نماذج اللغة عبر عائلات متعددة وأحجام مختلفة باستناد إلى تقييمات البشر. على الرغم من أن النماذج تمكنت جزئيًا من استرجاع تلك الارتباطات، إلا أنها أظهرت انحيازات منهجية، بما في ذلك توزيع التقييمات المضغوط وضعف توافق التقييمات للمشاعر المرتبطة بالرجال، مع عدم تمثيل غير الثنائيين على نحو عادل.

في الختام، تم إصدار نموذج تجريبي أفضل لاستشعار ارتباطات الجندر في اللغة الوصفية. هذه النتائج تمثل الأدلة الأولى على أن الأوصاف الفيزيائية "الموضوعية" تحتفظ بارتباطات جندرية منهجية في تفسير البشر، مما يسلط الضوء على التحديات الحقيقية في استخدام مثل هذه الأوصاف في تفاعل الإنسان والذكاء الاصطناعي. كيف يمكننا التغلب على هذه التحديات لضمان تواصل فعّال ومحايد جندريًا؟