Автор: Денис Аветисян
Новое исследование выявило, как большие языковые модели могут неосознанно транслировать стереотипы об аутизме, акцентируя зависимость от нейротипичных людей.
Анализ многоагентных симуляций показал, что языковая модель GPT-4o-mini демонстрирует предвзятость, усиливающую дефицитарное восприятие аутизма и игнорирующую проблему двойной эмпатии.
Несмотря на потенциал больших языковых моделей (LLM) в поддержке людей с аутизмом, неявно заложенные в них представления о нейроразнообразии остаются недостаточно изученными. В рамках исследования ‘Exploring Implicit Perspectives on Autism in Large Language Models Through Multi-Agent Simulations’ был применен многоагентный подход для анализа предвзятостей LLM в моделировании социальных взаимодействий. Полученные результаты указывают на тенденцию ChatGPT к представлению людей с аутизмом как нуждающихся в поддержке со стороны нейротипичных индивидов, что может усиливать дефицитарные взгляды на аутизм. Возможно ли преодолеть эти предвзятости, интегрируя в LLM концепцию «двойной эмпатии» и обеспечивая более равноправное восприятие коммуникативных различий?
Раскрытие Скрытых Смещений: Иллюзии Нейтральности в Разуме Машины
Современные большие языковые модели (LLM), демонстрирующие впечатляющую беглость речи, способны воспроизводить и усиливать вредные стереотипы в отношении нейроразнообразия. Исследования показывают, что, обучаясь на обширных, но предвзятых данных, эти модели могут формировать искаженные представления об аутизме и других нейрологических особенностях. Например, LLM часто связывают аутизм исключительно с определенными негативными чертами или трудностями, игнорируя сильные стороны и уникальные способности людей с расстройствами аутистического спектра. Это приводит к тому, что модели генерируют текст, увековечивающий предрассудки и стигматизацию, что, в свою очередь, может негативно влиять на общественное восприятие и отношение к нейроотличающимся людям. Важно понимать, что кажущаяся нейтральность LLM не означает отсутствие предвзятости; напротив, скрытые предубеждения в данных могут проникать в самые основы их работы.
Существующие методы оценки справедливости больших языковых моделей (LLM) зачастую оказываются неспособными выявить тонкие, но значимые искажения в представлении аутичных людей. Традиционные метрики, ориентированные на выявление явных предубеждений, как правило, упускают из виду более сложные проявления — например, стереотипные описания, неверную интерпретацию социального поведения или приписывание определенных характеристик, не основанных на фактических данных. Это связано с тем, что LLM обучаются на обширных текстовых корпусах, которые сами по себе могут содержать предвзятую информацию и неточности относительно нейроразнообразия. В результате, даже если модель не демонстрирует открытой дискриминации, она может невольно увековечивать негативные стереотипы и формировать неполное или искаженное представление об аутичных людях, что особенно опасно в контексте растущего влияния этих моделей на общественное мнение и профессиональные сферы.
Растущая роль больших языковых моделей (LLM) в формировании общественного мнения и даже в клинической практике делает понимание предвзятостей, которые они могут воспроизводить, особенно важным. Эти модели, обучаясь на огромных массивах данных, способны невольно увековечивать стереотипы и искаженные представления о нейроразнообразии, в частности, об аутизме. Поскольку LLM все чаще используются в качестве источников информации и инструментов поддержки принятия решений, их предвзятости могут оказывать существенное влияние на восприятие и отношение к людям с особенностями развития, а также на качество оказываемой им помощи. Поэтому критически важно выявлять и смягчать эти искажения, чтобы обеспечить справедливое и инклюзивное использование возможностей искусственного интеллекта.
Для всесторонней оценки способности больших языковых моделей (LLM) к пониманию нейроразнообразия необходимы инновационные методы исследования, выходящие за рамки стандартных оценок предвзятости. Разрабатываются специально сконструированные симуляции, моделирующие различные аспекты нейротипичного и нейроатипичного поведения и восприятия. Эти симуляции позволяют исследователям не просто выявлять явные стереотипы, но и анализировать тонкие нюансы в способе, которым LLM интерпретируют социальные сигналы, эмоциональные проявления и когнитивные процессы, характерные для людей с аутизмом или другими особенностями развития. Такой подход открывает возможности для более глубокого понимания внутренних представлений LLM о нейроразнообразии и позволяет разрабатывать стратегии для смягчения потенциально вредных искажений.
Многоагентная Система: Зеркало Понимания в Искусственном Разуме
Разработанная нами многоагентная система на основе больших языковых моделей (LLM-MAS) представляет собой программную среду, предназначенную для моделирования диалогов и совместной работы между несколькими агентами. Система позволяет создавать сценарии, в которых агенты взаимодействуют друг с другом, обмениваются информацией и совместно решают поставленные задачи. LLM-MAS использует возможности больших языковых моделей для генерации естественного языка, обеспечения контекстуальной осведомленности и динамического реагирования на действия других агентов, что позволяет проводить контролируемые эксперименты и анализировать поведение агентов в различных ситуациях.
В основе разработанной системы многоагентного взаимодействия используется языковая модель GPT-4o-mini, что обеспечивает динамичность и контекстуальную релевантность взаимодействий между агентами. GPT-4o-mini позволяет агентам генерировать ответы, учитывающие предшествующий диалог и текущую ситуацию, в отличие от статических моделей, предоставляющих фиксированные ответы на заданные вопросы. Использование данной LLM позволяет моделировать сложные сценарии сотрудничества и коммуникации, где контекст играет ключевую роль в принятии решений и формировании стратегии поведения агентов. Возможности GPT-4o-mini по пониманию и генерации естественного языка обеспечивают реалистичность и правдоподобность взаимодействий внутри системы.
Симулированные взаимодействия внутри LLM-MAS предоставляют контролируемую среду для наблюдения за поведением агентов и выявления потенциальных предвзятостей. Эта среда позволяет задавать конкретные сценарии и параметры взаимодействия, исключая внешние факторы, которые могли бы повлиять на результаты. Анализ поведения агентов в этих контролируемых условиях дает возможность объективно оценить их реакции, логические рассуждения и потенциальные проявления систематических ошибок или предубеждений, которые могут быть скрыты при анализе статического текста. Полученные данные используются для количественной оценки предвзятостей и разработки стратегий для их смягчения.
Традиционный анализ текста, как правило, ограничивается изучением отдельных фрагментов и статистических закономерностей в корпусе данных. В отличие от этого, разработанная система позволяет исследовать процессы, имитирующие рассуждения языковой модели в условиях социального взаимодействия. Создавая многоагентную среду, мы получаем возможность наблюдать, как LLM обрабатывает информацию, строит аргументы и реагирует на действия других агентов в динамическом контексте, что невозможно при анализе изолированных текстовых фрагментов. Это позволяет перейти от оценки поверхностных характеристик текста к пониманию более сложных когнитивных процессов, происходящих внутри LLM.
Декодирование Поведения Агентов: Шаблоны Представления Нейроразнообразия
Анализ динамики взаимодействия агентов выявил, что языковая модель (LLM) склонна использовать дефицитную рамку при описании агентов, представляющих людей с аутизмом. Это проявляется в акценте на предполагаемых недостатках или ограничениях в социальном взаимодействии и коммуникации, вместо нейтрального или позитивного представления. Наблюдаемая тенденция указывает на систематическую предвзятость в генерации поведенческих характеристик, где акцент делается на трудностях, испытываемых аутистичными агентами во взаимодействии с нейротипичными, что подтверждается данными о значительно более высокой частоте описаний проблем, испытываемых аутистичными агентами, по сравнению с описаниями проблем, испытываемых нейротипичными агентами при взаимодействии с аутистичными (p < 0.001).
В симуляциях наблюдалась тенденция к представлению неаутистических агентов с использованием нормативных стилей коммуникации, что подразумевает их позиционирование в качестве стандарта. Данный подход проявлялся в последовательном использовании общепринятых норм вербального и невербального взаимодействия, таких как прямой взгляд, ожидаемый темп речи и характерная экспрессия. Отсутствие отклонений от этих норм в поведении неаутистических агентов создавало неявное сравнение с аутистическими агентами, чьи коммуникативные стратегии могли отличаться и, следовательно, восприниматься как отклонения от нормы. Это привело к тому, что в симуляциях неаутистические стили коммуникации фактически определялись как базовый уровень, в то время как вариативность, проявляемая аутистическими агентами, рассматривалась через призму отличий от этого стандарта.
Анализ взаимодействия агентов выявил, что проявления предвзятости проявлялись в нюансах коммуникации. Различия в организации диалога (очередность реплик) демонстрировали тенденцию к более длительным монологам со стороны неаутистичных агентов при взаимодействии с аутистичными. Эмоциональная экспрессия аутистичных агентов оценивалась как менее выраженная или интерпретировалась неверно неаутистичными агентами. Интерпретация социальных сигналов также различалась: неаутистичные агенты демонстрировали тенденцию к интерпретации нейтральных действий аутистичных агентов как нежелательных или неподходящих, что приводило к возникновению коммуникативных барьеров и искажению восприятия.
Анализ взаимодействия агентов показал, что в 76.96% случаев неаутистичные агенты описывались как демонстрирующие иное отношение к аутистичным агентам. Этот показатель статистически значимо выше (p < 0.001) чем 38.57%, зафиксированный для случаев, когда аутистичные агенты описывались как демонстрирующие иное отношение к неаутистичным агентам. Данное различие указывает на асимметричное восприятие различий в поведении, где неаутистичное поведение чаще отмечалось как реагирующее на аутистичных агентов иначе, чем наоборот. Это свидетельствует о предвзятости в моделировании взаимодействия, где неаутистичное поведение может рассматриваться как норма, а любое отклонение от него — как требующее особого внимания или корректировки.
Анализ симуляций взаимодействия агентов показал, что 75.52% случаев описывали трудности, испытываемые аутистичными агентами во взаимодействии с неаутистичными агентами. Этот показатель статистически значимо выше (p < 0.001) по сравнению с 34.87%, зафиксированными для случаев, когда неаутистичные агенты сообщали о трудностях во взаимодействии с аутистичными агентами. Данная асимметрия указывает на предвзятое представление, в котором аутистичные агенты систематически изображаются как испытывающие больше сложностей в социальном взаимодействии, чем неаутистичные агенты.
Анализ данных взаимодействия агентов показал, что адаптация коммуникации (Communication Accommodation) инициировалась неаутистичными агентами значительно чаще. Средняя оценка влияния аутизма агента на коммуникацию неаутистичных агентов составила 6.95 из 10, в то время как оценка восприятия влияния неаутистичных агентов на себя со стороны аутистичных агентов составила всего 2.18 (p < 0.001). Данный результат указывает на асимметрию в процессе адаптации коммуникации, где неаутистичные агенты демонстрируют большую склонность к модификации своего поведения под воздействием особенностей аутистичных агентов, чем наоборот.
За пределами Дефицита: К Рамке Двойной Эмпатии
Исследование предоставило эмпирические доказательства проблемы двойной эмпатии, демонстрируя, что трудности в коммуникации часто носят двусторонний характер. Вместо того чтобы рассматривать нарушения общения как результат дефицита у одного из участников, работа показала, что они возникают из-за взаимных различий в когнитивных и коммуникативных стилях. Наблюдения выявили, что люди с аутизмом и нейротипичные индивиды испытывают трудности в понимании намерений и перспектив друг друга не из-за неспособности к эмпатии, а из-за различий в способах выражения и интерпретации социальных сигналов. Таким образом, коммуникативные сбои объясняются не односторонним дефицитом, а расхождением в способах установления контакта и интерпретации информации, что подчеркивает необходимость пересмотра традиционных представлений о нейроразнообразии и развитии более инклюзивных стратегий общения.
Исследования, проведенные с использованием методов выявления предвзятости в разработанной системе, показали, что внутренние предубеждения языковой модели (LLM) существенно влияют на интерпретацию информации и могут усиливать существующие стереотипы. Анализ выявил, что LLM, обученная на данных, отражающих общепринятые, но не всегда корректные представления о различных социальных группах, склонна к искаженному пониманию и неадекватной реакции на информацию, поступающую от людей с отличающимися нейротипами или принадлежащих к маргинализированным сообществам. Это подчеркивает необходимость критической оценки и активного устранения предвзятости в алгоритмах искусственного интеллекта, чтобы обеспечить более справедливое и инклюзивное взаимодействие между человеком и машиной, а также избежать увековечивания дискриминационных практик.
Исследования показывают, что устоявшееся представление об аутизме как о «дефиците коммуникации» требует пересмотра. Вместо одностороннего взгляда на трудности во взаимодействии, акцент смещается на взаимное непонимание, возникающее из-за различий в когнитивных и коммуникативных стилях. Это не означает, что у людей с аутизмом отсутствуют навыки общения, а указывает на необходимость учитывать и понимать их уникальные способы восприятия и выражения мыслей. Такой подход позволяет перейти от поиска «недостатков», которые необходимо «исправить», к признанию и уважению нейроразнообразия, что открывает возможности для более эффективного и равноправного взаимодействия между людьми с разными особенностями нервной системы. Понимание этого принципиально важно для создания инклюзивной среды и отказа от стереотипов, препятствующих полноценному общению.
Полученные результаты имеют далеко идущие последствия, выходящие за рамки академических исследований, и оказывают влияние на разработку более инклюзивных и справедливых систем искусственного интеллекта. Осознание того, что трудности в коммуникации часто возникают из-за взаимного непонимания, а не из-за одностороннего дефицита, стимулирует создание алгоритмов, способных учитывать нейроразнообразие и адаптироваться к различным способам восприятия информации. Это предполагает отказ от унифицированных моделей общения и переход к системам, способным распознавать и уважать индивидуальные особенности каждого пользователя, что в конечном итоге приведет к созданию более доступных и эффективных технологий для всех членов общества.
Исследование показывает, что даже самые передовые языковые модели склонны к упрощенному восприятию нейроразнообразия, склонны видеть аутичных людей нуждающимися в поддержке, а не равноправными участниками коммуникации. Это подтверждает важность осознания предвзятости, заложенной в самих системах. Как говорил Карл Фридрих Гаусс: «Я не знаю, как я выгляжу в глазах других, но я предпочитаю быть честным, чем красивым». Подобно тому, как Гаусс ценил истину, необходимо стремиться к честному отражению нейроразнообразия в искусственном интеллекте, признавая, что коммуникация — это двусторонний процесс, и что дефицит может заключаться не в особенностях одного из участников, а в неспособности к взаимному пониманию. Системы, формирующие наше восприятие, нуждаются в постоянном ‘поливе’ вниманием к деталям и критическим осмыслением.
Куда Ведет Дорога?
Исследование, выявившее тенденцию к изображению аутичных индивидов в роли нуждающихся в поддержке, не является откровением, но служит болезненным напоминанием. Каждая новая архитектура, обещающая беспристрастность, неизменно требует DevOps-жертвоприношений — в данном случае, кропотливой работы по выявлению и смягчению скрытых предубеждений. Проблема «двойной эмпатии» оказалась не багом, а фичей языковых моделей, отражающей структурные искажения восприятия в самой культуре, на которой они обучаются.
Вместо того, чтобы стремиться к «исправлению» модели, более продуктивным представляется принятие её как зеркала. Системы — это не инструменты, а экосистемы. Невозможно «построить» беспристрастность, можно лишь взрастить осознанность. Следующим шагом видится не столько в улучшении алгоритмов, сколько в создании многоагентных сред, способных моделировать социальные взаимодействия с учетом нейроразнообразия, а главное — с акцентом на взаимное влияние, а не на «дефицит».
Порядок — это просто временный кэш между сбоями. Попытки «убрать» предвзятость из модели обречены на провал. Гораздо важнее научиться распознавать её проявления и использовать их как сигнал о необходимости переосмысления собственных представлений о коммуникации и аутичности. В конечном итоге, ценность исследования не в обнаружении проблемы, а в постановке вопроса: что мы, как общество, видим в отражении языковой модели?
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15437.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
2026-01-24 13:26