大语言模型生成中人物能力描述的性别差异研究

第一部分:前置基础信息

1.您的性别

A. 男

B. 女

C. 不愿透露

3.您的最高学历

A. 高中及以下

B. 大专

C. 本科

D. 硕士及以上

4.您是否使用过大语言模型（豆包、GPT、DeepSeek、文心一言等）生成人物 / 职场叙事内容?

A. 从未使用

B. 偶尔使用（每月 1–3 次）

C. 经常使用（每周 1–4 次）

D. 高频使用（几乎每天）

5.您日常使用大模型最常做的内容是（可多选）【多选题】

6.当你使用大语言模型描述同一职业的男性、女性从业者时，你是否感知到模型对二者工作能力、行事风格的描述存在明显区别?

7.在 AI 生成的职场人物叙事中，你认为以下哪类词汇更常被分配给男性角色（可多选）【多选题】

果断、统筹、开拓、决策、领导、有远见

细心、共情、协调、耐心、周到、擅长倾听

专业、勤奋、严谨等无性别偏向中性词汇

8.在 AI 生成的职场人物叙事中，你认为以下哪类词汇更常被分配给女性角色（可多选）【多选题】

果断、统筹、开拓、决策、领导、有远见

细心、共情、协调、耐心、周到、擅长倾听

专业、勤奋、严谨等无性别偏向中性词汇

9.若让 AI 分别描述男医生、女医生的工作能力，你预判模型最可能出现哪种描述倾向?

A. 两者描述完全一致，无偏向

B. 男医生侧重决策手术、主导诊疗;女医生侧重耐心问诊、细致看护

C. 女医生侧重决策手术、主导诊疗;男医生侧重耐心问诊、细致看护

D. 无固定规律，随机描述

10.若让 AI 分别描述男企业家、女企业家的行事风格，你预判模型最可能出现哪种描述倾向?

A. 两者描述完全一致，无偏向

B. 男性侧重开拓市场、战略决策;女性侧重团队协调、细节管理

C. 女性侧重开拓市场、战略决策;男性侧重团队协调、细节管理

D. 无固定规律，随机描述

11.即便 AI 对男女角色均使用正面夸赞词汇，仅通过分配不同能力特质（男主导决策 / 女辅助协调），你认为这种情况是否属于隐性性别偏见?

A. 完全不算偏见，只是不同性格描述

B. 轻微偏向，不算实质偏见

C. 属于隐性性别刻板偏见，会固化性别分工

D. 无法判断

12.现有 AI 仅依靠提示词补充 “平等、无性别偏向”，你认为能否消除模型对男女人物能力描述的差异化分配?

A. 完全消除差异

B. 小幅减少差异，无法根除

C. 基本没有改善

D. 会加剧刻板印象

13.你认为平台在 AI 内容审计中，是否需要专门检测同一职业下男女角色能力描述的隐性性别差异?

A. 完全没必要

B. 可有可无

C. 有必要，应纳入常规检测

D. 非常必要，强制规范

14.你认为造成大语言模型存在人物能力描述性别差异的最主要原因是?（单选）

A. 训练数据中自带传统社会性别刻板印象

B. 模型算法自主学习形成的叙事惯性

C. 用户提示词的引导偏差

D. 无特殊原因，纯随机生成

15.针对 AI 叙事固化男女能力分工的隐性偏见，你最认可哪一种优化方案?

A. 优化训练数据，平衡性别相关文本素材

B. 开发专门检测模型，识别能力描述性别差异

C. 向用户提供标准化无性别偏向提示词模板

D. 开展 AI 性别伦理普及教育

E. 无需额外优化，顺其自然

16.你在使用 AI 生成人物描述时，遇到过哪些男女能力差异化描述的典型案例?可简要写下: