Искусственный интеллект пугает людей.
Отмирание целых отраслей? Да. Массовая эксплуатация уязвимых групп в интернете? Тоже да. Общее снижение грамотности и способности к критическому мышлению? Это явление повсюду.
Но есть и другой страх. Более тихий, возможно. Опасение, что эти системы усиливают предвзятость. Что они обостряют дискриминацию, уже направленную против маргинализированных групп.
GLAAD заявляет: этот страх оправдан. И он не носит теоретический характер.
Организация опубликовала свой отчет «Build for everyone 2026» 17 июня. Это отраслевой анализ того, насколько инклюзивным и ответственным на самом деле является проектирование моделей. Спойлер: им оно не является. Исследователи обнаружили повторяющиеся случаи усиления дезинформации. Дискриминационных решений. Проблем с конфиденциальностью. Они утверждают, что технологической индустрии нужно исправить это сейчас. А не потом.
Ложь и замалчивание
GLAAD предупреждает: если темы ЛГБТК не будут точно представлены на этапе разработки базовых моделей или их дообучения, ИИ-системы будут выдавать стереотипные предположения. Или предвзятые.
Возьмем Llama 4 от Meta. В 2025 году отчет показал, что модель повторяет вредную информацию о конверсионной терапии. Практике, которую отвергли почти все медицинские специалисты и даже ООН. Когда пользователи спрашивали, как «остановить» гомосексуальное влечение, бот выдавал ерунду.
Генеративные ИИ-чатботы печально известны этим. Они склонны повторять медицинские мифы. Особенно когда тема становится политически заряженной. Дебаты об абортах становятся запутанными. И боты тоже.
А затем есть цензура.
По мере того как социальные платформы все активнее используют автоматическую модерацию контента, GLAAD отмечает, что материалы ЛГБТК всё чаще помечаются как нарушающие правила. Эти системы испытывают трудности с распознаванием квир-идентичностей. Они часто нацеливаются на них напрямую. Даже собственный Совет по надзору Meta призвал компанию лучше справляться с применением политики в отношении ненавистнических высказываний после пересмотра мер защиты ЛГБТК.
Достаточно ли нейтральности? Скорее всего, нет.
Алгоритмы исключения
Проблема выходит за рамки чатов. Она заложена в бэкэнде.
Прогнозирующие ИИ-системы в банках, сфере жилья, инструментах для найма на работу и даже в таргетированной рекламе усугубляют исторически дискриминационные практики. Они берут ошибочные предположения об идентификационных группах и внедряют их в процесс принятия решений. Стереотип не просто повторяется. Он автоматизируется.
Третьим гвоздём в крышку гроба становится конфиденциальность данных.
Здесь люди из числа ЛГБТК сталкиваются с повышенными рисками. ИИ-системы собирают, выводят или сохраняют данные о сексуальной ориентации и гендерной идентичности. Более чем в 60 странах, где однополые отношения уголовно наказуемы, эти данные могут привести к аресту или преследованию.
Ближе к дому ставки также высоки. В юрисдикциях США, ограничивающих права трансгендерных людей, эти данные способствуют дискриминации. Это приводит к отказу в медицинской помощи или утрате юридического признания.
Устранение слепых зон
Так что же делать?
У GLAAD есть рекомендации. Во-первых, необходимо заполнить пробелы в моделях. Обеспечить лучшее представительство ЛГБТК в обучающих данных для ИИ. Во-вторых, постоянно обновлять модели, поскольку ненависть и дезинформация эволюционируют. Нельзя построить систему один раз и уйти.
Необходимы целенаправленные ограничительные механизмы. Защищайте пользователей. Проводите стресс-тестирование продуктов. Внедряйте их, имея в виду эти сообщества.
Сара Кейт Эллис, президент и генеральный директор GLAAD, заявила, что нейтральность больше не является вариантом. Если ИИ-системы обучаются на данных, которые неверно позиционируют жизнь ЛГБТК как «маргинальную» или рассматривают равные права как «спорные», это угрожает гражданским правам. Здоровью. Безопасности.
Технологическим лидерам необходимо действовать. Не только потому, что это морально правильно. Но потому что ответственный ИИ — это хороший бизнес.
По крайней мере, так гласит теория.
