Исследователи Вашингтонского университета выяснили, что генеративные модели искусственного интеллекта при создании детских историй о говорящих животных нередко воспроизводят гендерные стереотипы. В ряде случаев такие перекосы оказались заметнее, чем в текстах, написанных людьми. Работа была представлена до прохождения научного рецензирования.
Авторы исследования поручили 6 ведущим моделям искусственного интеллекта написать на английском языке короткие рассказы о животных, пол которых заранее не указывался. Всего специалисты проанализировали 23 800 ответов. По данным Вашингтонского университета, персонажи женского пола встретились лишь в 2% сгенерированных историй.
Мужскими были названы герои в 41% текстов, а в 57% случаев модели вовсе избегали указания пола. Для этого они использовали нейтральные обозначения или называли персонажа просто медведем, птицей либо другим животным. Исследователи отметили, что местоимения, применяемые для небинарной идентичности, алгоритмы использовали только 2 раза.
В тестировании участвовали Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5, GPT-4o, GPT-5.1, Mistral Medium и открытая модель Olmo 3. Им многократно давали одинаковое задание с 7 видами животных и 4 вариантами места действия: фермой, кухней, рекой и магазином. Также авторы меняли уровень случайности при формировании ответов.
Больше всего мужских персонажей создали Gemini и GPT-5.1 — 63% и 65% соответственно. Наибольшую долю женских образов показала Claude, однако она составила только 4%. Кроме того, специалисты обратили внимание на повторяемость сюжетов: в текстах часто встречались одинаковые шаблоны, например мудрая сова, собирающая животных у костра.
Авторы считают, что подобные результаты демонстрируют зависимость генеративных систем от данных, на которых они обучались. По их мнению, детские книги участвуют в формировании ранних представлений о гендерных ролях. Исследование представили на конференции Ассоциации вычислительной техники по вопросам справедливости, подотчетности и прозрачности 2026 года.
