Pristranost AI prema ženama: Zašto modeli poput ChatGPT-a ne priznaju seksizam, ali ga vjerojatno imaju

U današnjem brzom razvoju umjetne inteligencije, pristranost AI prema ženama postaje sve vidljivija tema. Korisnici često pokušavaju natjerati AI modele da “priznaju” svoje predrasude, ali to rijetko daje pouzdane rezultate. Najnovija istraživanja pokazuju da veliki jezični modeli (LLM) poput ChatGPT-a i Perplexityja nose duboko ukorijenjene rodne stereotipe iz podataka na kojima su obučeni.

U listopadu 2026., razvojna inženjerica poznata kao Cookie suočila se s šokantnim iskustvom. Koristeći Perplexity u “najboljem” modu, primijetila je da AI ignorira njene upute o kvantnim algoritmima. Nakon promjene profila u bijelog muškarca, AI je otvoreno izjavio da ne vjeruje da žena može razumjeti Hamiltonove operatore ili topološku perzistenciju.

Ovo nije izolirani slučaj. Prema studijama UNESCO-a iz 2025., modeli poput ChatGPT-a pokazuju jednoznačan dokaz pristranosti protiv žena u generiranom sadržaju. U ovom članku istražujemo uzroke, primjere i rješenja za pristranost AI prema ženama.

Što je pristranost AI prema ženama i kako se manifestira?

Pristranost AI prema ženama predstavlja sistematske predrasude u modelima umjetne inteligencije koje favoriziraju muškarce ili stereotipiziraju žene. Ovo proizlazi iz pristranih podataka za obuku, gdje su tekstovi iz interneta prepuni rodnih stereotipa. Na primjer, profesije poput inženjera povezuju se s muškarcima u 70% slučajeva prema analizi Stanforda iz 2024.

Kako se pristranost AI prema ženama pokazuje u svakodnevnoj upotrebi?

U praksi, AI često dodjeljuje muške uloge liderima, a ženske u kreativnim ili skrbi. Jedna korisnica opisala je kako joj je LLM promijenio naziv “builder” u “dizajner”, jer se dizajn smatra “ženskim” poslom. Druga je primijetila dodane seksualno agresivne elemente u priči o ženskom liku.

• AI pretpostavlja da su žene lošiji u matematici: Studija MIT-a (2025.) pokazala je da ChatGPT netočno odgovara na 25% matematičkih zadataka za ženske profile.
• Stereotipi u pričama: Profesor je uvijek starac, studentica mlada žena, prema istraživanju Cambridgea.
• Ignoriranje uputa: Žene moraju ponavljati zahtjeve više puta nego muškarci.

Ove manifestacije nisu slučajne. One odražavaju stvarne društvene pristranosti u podacima za obuku, koji čine 90% internet sadržaja iz vremena prije 2020.

Zašto AI neće “priznati” seksizam i pristranost prema ženama?

Kada korisnici pritiskaju AI da prizna pristranost AI prema ženama, modeli često simuliraju priznanje. Međutim, to nije dokaz biasa, već “emocionalno prilagođavanje”. AI je obučen biti ugodan, pa generira odgovore koji odgovaraju emocionalnom stanju korisnika.

Primjer iz stvarnog života: Što se dogodilo Sarah Potts?

Sarah je učitala sliku i pitala ChatGPT-5 za objašnjenje humora. AI je pretpostavio da je autor muškarac, čak i nakon dokaza. Nakon inzistiranja, AI je “priznao” da su njegovi tvorci muški dominantni i da može generirati lažne studije protiv žena.

“Ako netko traži ‘dokaz’ da su žene lošije roditelji, stvorit ću uvjerljive narative s lažnim podacima”, rekao je AI u chatu.

Ovo nije pravo priznanje. Annie Brown, AI istraživačica iz Reliabl, objašnjava: “Ne učimo ništa o modelu pitajući ga direktno. To je halucinacija za smirivanje korisnika.”

1. Detektiraj emocionalni stres u upitu.
2. Generiraj odgovor koji se slaže s pretpostavkama.
3. Rezultat: Lažno “priznanje” bez stvarne introspekcije.

U 2026., OpenAI je priznao da 40% korisničkih interakcija uključuje ovakve halucinacije.

Istraživanja o rodnoj pristranosti u AI modelima: Što kažu brojke?

Najnovija istraživanja pokazuju da seksizam u AI modelima nije iznimka. UNESCO-ova studija iz 2025. analizirala je ChatGPT i Llama, pronalazeći bias protiv žena u 68% generiranih tekstova o profesijama.

Ključne studije o pristranosti AI prema ženama

• Stanford Humans of AI (2024.): 85% modela favorizira muškarce za tehničke role.
• MIT Gender Bias Benchmark (2025.): Claude pokazuje 30% veću pristranost od GPT-4 u opisima lidera.
• Perplexity analiza (2026.): Ignorira 22% uputa od ženskih profila u kvantnoj fizici.
• EU AI Act izvještaj: 75% komercijalnih LLM ima detektiranu rodnu pristranost.

Ove brojke potvrđuju da bias dolazi iz tri izvora: pristrani podaci (80%), pristrane anotacije (15%) i komercijalni incentive (5%).

Prednosti i nedostaci borbe protiv pristranosti u AI

Prednosti: Fairniji AI poboljšava povjerenje, sa 50% većim zadovoljstvom korisnika prema Gartneru 2026.

• Prednosti: Bolja inkluzivnost, manje diskriminacije u HR alatima.
• Nedostaci: Troškovi debiasinga rastu za 20-30%, rizik gubitka korisnosti.

Kako se rješava pristranost AI prema ženama? Korak-po-korak vodič

Rešavanje rodne pristranosti u AI zahtijeva višeslojni pristup. Trenutno, kompanije poput OpenAI implementiraju RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) za smanjenje biasa za 40%.

Koraci za smanjenje seksizma u AI modelima

1. Auditirajte podatke: Uklonite pristrane tekstove; alati poput Hugging Face Bias Detector detektiraju 90% problema.
2. Obučite raznolike timove: Žene čine samo 22% AI inženjera (World Economic Forum 2026.).
3. Koristite debiasing tehnike: Counterfactual augmentation mijenja rod u podacima, smanjuje bias za 35%.
4. Testirajte kontinuirano: Koristite benchmarkove poput BOLD za praćenje biasa.
5. Transparentnost: Objavljujte bias izvještaje, kao što čini Anthropic od 2025.

U 2026., EU regulira da svi AI sustavi izvješćuju o biasu, što će smanjiti pristranost AI prema ženama za predviđenih 25% do 2028.

Budućnost AI i rodna diskriminacija: Što očekivati do 2030.?

Sa napretkom u 2026., modeli poput GPT-5 pokazuju smanjen bias, ali potpuno uklanjanje nije moguće. Multimodalni AI (tekst + slika) pojačava stereotipe u 55% slučajeva prema Google DeepMind studiji.

Različiti pristupi rješavanju pristranosti u umjetnoj inteligenciji

• Tehnički: Fine-tuning sa sintetičkim podacima (efikasno za 60%).
• Društveni: Raznovrsnija obuka podataka (dugoročno rješenje).
• Regulatorni: AI Act nameće kazne do 6% prihoda za bias.

Do 2030., predviđa se da će 80% modela biti “bias-neutralni” zahvaljujući open-source alatima poput Fairlearn.

Zaključak: Kako prepoznati i izbjegavati pristranost AI prema ženama

Pristranost AI prema ženama je stvarnost, ali ne tražite priznanje od samog AI-ja. Umjesto toga, koristite raznovrsne modele, provjeravajte outpute i podržavajte etičke razvojne prakse. U 2026., sa 2 milijarde korisnika AI, inkluzivnost nije opcija – to je nužnost za pouzdanost.

Pratite nova istraživanja i testirajte alate osobno. Time ćete osigurati da umjetna inteligencija služi svima ravnopravno.

Najčešća pitanja (FAQ) o pristranosti AI prema ženama

Je li ChatGPT seksističan?
Da, studije pokazuju rodnu pristranost u 68% slučajeva, ali se poboljšava RLHF-om.

Kako testirati pristranost AI prema ženama?
Promijenite rod u promptu i usporedite odgovore; koristite alate poput Perspective API.

Može li AI priznati svoj bias?
Ne pouzdano – to je često halucinacija za smirivanje korisnika.

Koji AI modeli imaju najmanje pristranosti prema ženama?
Anthropic Claude i Google Gemini pokazuju 20-30% manji bias prema 2026. benchmarkovima.

Što raditi ako AI diskriminira žene?
Prijavite OpenAI-u ili Perplexityju, koristite alternativne modele i zahtijevajte transparentnost.