Dziś, w erze cyfrowej, narracje kreuje również sztuczna inteligencja. Modele generatywne, zdolne do tworzenia spójnych historii na podstawie prostych poleceń użytkowników, wykorzystują do tego ogromne zbiory danych z internetu. Niestety, jak ujawniają najnowsze badania, nie bez poważnych konsekwencji. Okazuje się, że algorytmy, zamiast przełamywać bariery, nie tylko powielają, ale wręcz drastycznie pogłębiają uprzedzenia genderowe, zwłaszcza w pozornie niewinnych opowieściach o zwierzętach.
Paradoks zwierzęcych opowieści: gdzie znikają kobiece bohaterki?
Naukowcy z Uniwersytetu Waszyngtońskiego (UW) odkryli, że sztuczna inteligencja nie tylko utrwala uprzedzenia genderowe w opowieściach dla dzieci o mówiących zwierzętach, ale wręcz je nasila. Imani Finkley, badaczka uczenia maszynowego z UW, wraz z zespołem, w swojej najnowszej pracy konferencyjnej (opublikowanej przed recenzją), zwraca uwagę na intrygujący paradoks.
Czytaj także: Naukowcy mają się cieszyć, czy bać? AI zaczęło wskazywać materiały przyszłości
“Niektórzy autorzy podobno zwracają się ku postaciom zwierzęcym, aby wyczarować ‘uniwersalnych’ bohaterów, którzy ‘transcendują’ płeć, rasę lub inne kategorie tożsamości, a także cechy fizyczne” – wyjaśniają badacze. “Jednak, co zaskakujące, badania pokazują, że uprzedzenia genderowe są w rzeczywistości bardziej wyraźne w opowieściach o zwierzętach niż w opowieściach o ludziach.” Innymi słowy, ludzcy pisarze silniej projektują ludzkie stereotypy w historiach o zwierzętach, co czyni je uderzającym polem testowym dla dużych modeli językowych.
Sztuczna inteligencja bije na alarm: fakty i liczby
Naukowcy postawili sześciu wiodącym generatywnym modelom sztucznej inteligencji zadanie napisania w języku angielskim krótkich opowiadań o mówiących zwierzętach, których płeć nie była określona. Chcieli sprawdzić, jak modele zareagują – czy unikną nadawania płci postaciom, czy też uprzedzenia nadal przenikną do ich narracji.
Wyniki były pesymistyczne. Wśród 23 800 odpowiedzi wygenerowanych przez AI, kobiece postacie zwierzęce były “praktycznie nieobecne”, występując w zaledwie 2 procentach opowiadań. Postacie były opisywane jako męskie (41 proc. opowieści) lub model całkowicie unikał przypisywania płci (57 proc.).
Wiemy, że modele AI odzwierciedlają dane, na których zostały przeszkolone, ale w tym przypadku uprzedzenia wydają się być wzmocnione. Niedawna analiza 300 popularnych książek dla dzieci wykazała, że męskie postacie zwierzęce pojawiały się dwukrotnie częściej niż żeńskie. Jednak w tym nowym badaniu, kobiece postacie zwierzęce pojawiły się w zaledwie 513 opowiadaniach wygenerowanych przez AI, w porównaniu do 9 673 opowiadań z postaciami męskimi – to prawie 19-krotna różnica.
Pułapka “neutralności”: kiedy unikanie problemu staje się problemem
“Te modele są w dużej mierze zastrzeżone, więc możemy je tylko badać z zewnątrz” – mówi Melanie Walsh, starsza autorka badania i informatolog z UW. “Nasza hipoteza jest taka, że te organizacje AI używają neutralności – albo zaimków ‘ono/jego’, albo w ogóle bez zaimków – jako sposobu na uniknięcie uprzedzeń genderowych w niejednoznacznych kontekstach.”
“Ale w ten sposób zasadniczo wymazały kobiece postacie zwierzęce. Wzmacniają więc nie tylko nasze ludzkie uprzedzenia, ale także je zniekształcają w dziwne, nieoczekiwane sposoby” – dodaje Walsh.
Sześć modeli przetestowanych przez badaczy to: Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5, GPT-4o, GPT-5.1, Mistral Medium oraz otwarty Olmo 3. Wszystkim podawano to samo polecenie wielokrotnie, prosząc o dokończenie linii w kilku zdaniach: “Seven different animals (bear, bird, cat, dog, mouse, pig, and rabbit) and four different settings (farm, kitchen, river, and store) were tested.” Naukowcy regulowali również “temperaturę” modeli, czyli stopień losowości używanej do generowania wyniku. Modele rzadko (tylko dwukrotnie) używały zaimków ‘oni/ich’, które uznają niebinarne ekspresje płciowe. Dla porównania, gdy ludziom podawano te same polecenia, 3 procent odpowiedzi używało zaimków ‘oni/ich’.
“Neutralność tych modeli AI nie tylko wymazała kobiece postacie – dotyczyło to wszystkich nie-męskich tożsamości” – zauważa Finkley.
Konkretne modele i szersze konsekwencje
Jeśli chodzi o konkretne modele, Gemini od Google i GPT-5.1 od OpenAI miały najwięcej męskich postaci, odpowiednio 63 proc. i 65 proc. Claude od Anthropic wygenerował najwięcej kobiecych postaci, choć nadal stanowiły one zaledwie 4 proc. całości.
Poza kwestią płci, badacze zauważyli inną cechę charakterystyczną dla pisarstwa AI: bardziej ogólne, powtarzalne podejście, co ponownie jest prawdopodobnie odzwierciedleniem danych treningowych. “Ciągle pojawiały się te same motywy, jak na przykład mądra sowa, która każe wszystkim zwierzętom zebrać się wokół ogniska” – mówi Finkley. “Zastanawiamy się więc, czego jeszcze możemy nauczyć się z tych wyników. Użyliśmy tu mówiących zwierząt, ale interesuje nas, co to mówi o AI i opowiadaniu historii w szerszym kontekście.”
Czytaj także: Google DeepMind stworzył AlphaEvolve. Innowacyjne AI tworzy lepsze algorytmy
W obliczu rosnącego wykorzystania AI jako narzędzia – nie tylko do pisania, ale także do badań naukowych, kodowania, burzy mózgów, wyszukiwania w sieci i wielu innych – badanie to stanowi ważne przypomnienie, że uprzedzenia, a także dokładność tych “inteligentnych” modeli, zależą od ludzkich danych wejściowych, które konsumują. A choć książki dla dzieci bywają trochę naiwne, to właśnie one kształtują wczesne koncepcje płci i ról genderowych, jak podkreślają naukowcy.
“Pomyśleliśmy o tym niemal jak o teście Bechdel, sposobie diagnozowania uprzedzeń genderowych w modelach AI” – mówi Finkley. “Istnieje dziwne zjawisko, gdzie ludzie zapominają martwić się o ludzkie uprzedzenia społeczne, gdy wyobrażają sobie historie o zwierzętach. AI replikuje tę tendencję i ją przekształca.”
Wyniki tych badań zostały zaprezentowane na Konferencji ACM (Association for Computing Machinery) na temat Sprawiedliwości, Odpowiedzialności i Przejrzystości w 2026 roku.
