ChatGPTは女性従業員に厳しいと判明

この実験は、職場の意思決定に導入が進むAI言語モデルが、性別や役職によって人を異なる扱いをするかという実践的懸念に着目する。著者は、頻繁にネット障害が起きるリモートワーカーという単純なシナリオを設定し、被験者の性別と役職だけを変えた。これにより、モデルの偏りを他の交絡因子から分離できる。

結果は2つの明確なパターンを示した。まず、モデルは被験者が女性従業員の場合に数値推定を拒否する傾向が強く、その集団への初期対応が異なることを示唆。次に、回答した場合、管理者には従業員より甘く、推定値は平均11.54ポイント低かった。性別と役職の交互作用も有意で、両者の組み合わせ効果は単純な合計ではないことを意味する。

著者は分析を手動で検証したと強調し、「AIは数えることさえ正しくできないことがある」と認める。これは、実環境でモデルが運用される際、その出力（微細な偏りを含む）が意思決定に影響するという広範な課題を浮き彫りにする。結果は特定の日付のgpt-5.6-solに限定され、他モデルへの一般化は不明だ。