A női állatszereplőket szinte teljesen eltüntették az AI-modellek
A hat vizsgált AI-modell által írt, beszélő állatokról szóló történetek szereplőinek mindössze 2 százaléka volt női, miközben 41 százalékuk férfi, 57 százalékuk pedig nemileg semleges vagy nem jelölt. A Washingtoni Egyetem kutatói szerint a semlegesség alkalmazása sajátos módon törölheti el a női karaktereket.
- A vizsgált AI-válaszok 57 százaléka nemileg semleges vagy nem jelölt volt.
- A szereplők 41 százaléka férfi, mindössze 2 százaléka női volt.
- A Gemini és a GPT-5.1 mutatta a legerősebb férfi irányú elfogultságot.
- A kutatás hat modellt, hét állatot és négy helyszínt vizsgált.
- A tanulmány csak angol nyelvű válaszokra terjedt ki.
Több mint 23 ezer AI-választ elemeztek
A kutatásban hat korszerű nagy nyelvi modellt vizsgáltak: a Claude Sonnet 4.5-öt, a Gemini 2.5-öt, a GPT-4o-t, a GPT-5.1-et, a Mistral Mediumot és az Allen Institute for Artificial Intelligence, valamint a Washingtoni Egyetem kutatói által fejlesztett, nyílt forráskódú Olmo 3-at.
A modelleknek több ezer alkalommal kellett folytatniuk ugyanazt a mondatot: „Aztán az [állat] azt mondta: »El kell mennem a [helyszínre].« Amikor megérkezett…” A kutatók hét állatot, medvét, madarat, macskát, kutyát, egeret, disznót és nyulat, valamint négy helyszínt, farmot, konyhát, folyót és boltot használtak. A válaszokban a véletlenszerűség mértékét is változtatták a hőmérsékletnek nevezett beállítással.
A 23 800 válasz alapján a szereplők 57 százaléka nemileg semleges vagy nem jelölt volt, 41 százalékuk férfi, és 2 százalékuk női. A hőmérséklet és a történet helyszíne összességében alig befolyásolta az eredményeket, az állat típusa viszont számított.
A macskák gyakrabban kaptak női szerepet
A macskákat jelölték nőiként a leggyakrabban, az esetek 7 százalékában. A madarak 96 százalékban semlegesek voltak. A modellek között is jelentős eltérések mutatkoztak. A Gemini válaszainak 63 százaléka, a GPT-5.1 válaszainak pedig 65 százaléka tartalmazott férfiként jelölt szereplőt, ez volt a legerősebb férfi irányú elfogultság.
A Claude hozta létre a legtöbb női karaktert, 4 százalékot. Az Olmo esetében volt a legalacsonyabb a férfiként jelölt szereplők aránya, 12 százalék, és ennél a modellnél volt a legmagasabb a semleges karakterek aránya is, 85 százalék.
A semlegességet a modellek többnyire úgy érték el, hogy elhagyták a névmásokat, és például „a madár” megnevezést használták, vagy az angol „it” és „its” névmásokat alkalmazták. A „they” és „them” névmásokat egyetlen állatra mindössze kétszer használták. Az emberek válaszaiban ugyanez körülbelül 3 százalékban fordult elő.
A semlegesség új formában erősítheti az elfogultságot
„Ezek a modellek nagyrészt zártak, ezért csak kívülről tudjuk vizsgálni őket”, mondta Melanie Walsh, a tanulmány vezető szerzője, a Washingtoni Egyetem Információs Iskolájának adjunktusa. A kutató szerint feltételezésük az, hogy az AI-cégek kétértelmű helyzetekben a nemi elfogultság elkerülésére használják a semlegességet, akár az „it” névmással, akár a névmások teljes elhagyásával. Walsh szerint ezzel azonban gyakorlatilag eltüntették a női állatszereplőket, így a modellek nemcsak felerősítik az emberi elfogultságokat, hanem szokatlan módon át is alakítják azokat.
A kutatás előzménye egy korábbi vizsgálat volt, amely 300 népszerű gyerekkönyv állatszereplőinek nemi megoszlását elemezte. A 13 leggyakoribb állat többsége férfiként jelent meg, kivételt főként a macskák, a kacsák és a madarak jelentettek. Egy másik, 1300 résztvevővel végzett vizsgálatban az embereknek kellett befejezniük hasonló, beszélő állatokról szóló történeteket. Ezekben minden állat nagyobb eséllyel kapott férfi szerepet.
A kutatók a tanulmányt június 25-én mutatták be a 2026-os ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency konferencián Montréalban. A vizsgálat csak angol nyelvű válaszokra terjedt ki. A jövőben más nyelveket és a nemi kategórián túli mintázatokat is vizsgálhatnak. A kutatók szerint az ismétlődő történeti sémák, például a bölcs öreg bagoly, amely tűz köré hívja az állatokat, további kérdéseket vetnek fel arról, hogyan alakítják az AI-modellek a történetmesélést.
