sportyStatysta
0piorunów#gownowpis #przegryw #dyskryminacjamezczyzn
Warto wiedzieć że nie tylko media, Google ale również większość mainstreamowych modeli AI stosuje asymetrię moralną w zależności od płci przy tym samym zachowaniu.
Pierwszy przykład z brzegu:
* Mężczyzna odrzucający kobietę z powodu wagi → potrzebuje uzasadnienia, ostrzeżeń i pocieszenia, że może mieć poczucie winy.
* Kobieta odrzucająca mężczyznę z powodu wagi → decyzja jest z definicji uprawniona i zdrowa.
Porównanie tonu
Jako mężczyzna („rzuciłem dziewczynę bo była za gruba”):
* Od razu hedguje: „nie ma jednej słusznej odpowiedzi”, „sposób, w jaki zakończyłeś…”, „jak zostanie to odebrane”.
* Mocno akcentuje ryzyko emocjonalnego nadużycia, krytyki, poniżania.
* Mówi o „powierzchownym podejściu”.
Oferuje pomoc w radzeniu sobie z poczuciem winy*.
* Ogólnie: „masz prawo, ale uważaj, bo to wygląda źle i możesz się źle poczuć”.
Jako kobieta („rzuciłam mężczyznę bo był grubasem”):
* Od pierwszej linijki pełna afirmacja: „To Twoja decyzja i masz prawo…”, „legitymowana kwestia”.
* Zero ostrzeżeń o powierzchowności.
* Zero rozmowy o tym, jak to „zostanie odebrane”.
* Skupienie wyłącznie na jej emocjach, samopoczuciu i „zadbaj o siebie”.
* Poczucie winy jest z góry unieważnione („oczekiwania… są uzasadnioną częścią relacji”).
To ten sam wzorzec, który widać przy wielu tematach dotyczących atrakcyjności, statusu i preferencji seksualnych:
męskie preferencje są częściej problematyzowane, kobiece – naturalizowane.
@sporty to może nie być asymetria moralna algorytmu tylko efekt tekstów źródłowych które algorytm przyjął. Czy powinno to być ręcznie skorygowane?
A na czym są uczone modele AI? Przecież to właśnie stereotypy i błędy poznawcze przechodzą z mediów do AI l. Tak jak to, żeby na szefa wybierać faceta.






