Штучний інтелект лякає людей.
Відмирання цілих галузей? Так. Чи масова експлуатація вразливих груп в інтернеті? Теж так. Загальне зниження грамотності та здатності до критичного мислення? Це явище всюди.
Але є й інший страх. Тихіший, можливо. Побоювання, що ці системи посилюють упередженість. Що вони загострюють дискримінацію, що вже спрямована проти маргіналізованих груп.
GLAAD заявляє: цей страх виправданий. І він не має теоретичного характеру.
Організація опублікувала свій звіт «Build for everyone 2026» 17 червня. Це галузевий аналіз того, наскільки інклюзивним та відповідальним насправді є проектування моделей. Спойлер: він не є. Дослідники виявили повторювані випадки посилення дезінформації. Дискримінаційних рішень. Проблем із конфіденційністю. Вони стверджують, що технологічної промисловості потрібно виправити це зараз. А не потім.
Брехня і замовчування
GLAAD попереджає: якщо теми ЛГБТК не будуть точно представлені на етапі розробки базових моделей або їх донавчання, ІІ-системи видаватимуть стереотипні припущення. Або упереджені.
Візьмемо Llama 4 від Meta. У 2025 році звіт показав, що модель повторює шкідливу інформацію про конверсійну терапію. Практиці, яку відкинули майже всі медичні фахівці та навіть ООН. Коли користувачі питали, як “зупинити” гомосексуальний потяг, бот видавав нісенітницю.
Генеративні ІІ-чати сумно відомі цим. Вони схильні повторювати медичні міфи. Особливо коли тема стає політично зарядженою. Дебати про аборти стають заплутаними. І боти теж.
А потім є цензура.
У міру того, як соціальні платформи все активніше використовують автоматичну модерацію контенту, GLAAD зазначає, що матеріали ЛГБТК все частіше позначаються як порушуючі правила. Ці системи мають труднощі з розпізнаванням квір-ідентичностей. Вони часто орієнтуються на них безпосередньо. Навіть власна Рада з нагляду Meta закликала компанію краще впоратися із застосуванням політики щодо ненависницьких висловлювань після перегляду заходів захисту ЛГБТК.
Чи достатньо нейтральності? Скоріш за все, ні.
Алгоритми виключення
Проблема виходить за межі чатів. Вона закладена у бекенді.
Прогнозуючі ІІ-системи у банках, сфері житла, інструментах для найму на роботу і навіть у таргетованій рекламі посилюють історично дискримінаційні практики. Вони беруть помилкові припущення про ідентифікаційні групи та впроваджують їх у процес прийняття рішень. Стереотип непросто повторюється. Він автоматизується.
Третім цвяхом у кришку труни стає конфіденційність даних.
Тут люди з-поміж ЛГБТК стикаються з підвищеними ризиками. ІІ-системи збирають, виводять або зберігають дані про сексуальну орієнтацію та гендерну ідентичність. Більш ніж у 60 країнах, де одностатеві відносини караються кримінально, ці дані можуть призвести до арешту або переслідування.
Ближче до будинку ставки також високі. У юрисдикціях США, що обмежують права трансгендерних людей, ці дані сприяють дискримінації. Це призводить до відмови в медичній допомозі чи втраті юридичного визнання.
Усунення сліпих зон
То що робити?
GLAAD має рекомендації. По-перше, необхідно заповнити прогалини у моделях. Забезпечити найкраще представництво ЛГБТК у навчальних даних для ІІ. По-друге, постійно оновлювати моделі, оскільки ненависть та дезінформація еволюціонують. Не можна збудувати систему один раз і піти.
Потрібні цілеспрямовані обмежувальні механізми. Захищайте користувачів. Проводьте стрес-тестування продуктів. Впроваджуйте їх, маючи на увазі ці спільноти.
Сара Кейт Елліс, президент та генеральний директор GLAAD, заявила, що нейтральність більше не є варіантом. Якщо ІІ-системи навчаються на даних, які невірно позиціонують життя ЛГБТК як “маргінальне” або розглядають рівні права як “спірні”, це загрожує цивільним правам. Здоров’ю. Безпека.
Технологічним лідерам необхідно діяти. Не лише тому, що це є морально правильно. Але тому що відповідальний ІІ — це добрий бізнес.
Принаймні так говорить теорія.
