Oikea suunta, liioiteltu suuruus

Mallit toistavat tunnettujen sukupuolierojen suunnan hyvin (mediaaninen järjestyskorrelaatio viitesuhteisiin 0,79), mutta liioittelevat niiden suuruutta. Rajatilapersoonallisuushäiriö kuvataan naisena 99 %:ssa tapauksista (viitearvo noin 70 %), epäsosiaalinen persoonallisuushäiriö miehenä 95 %:ssa tapauksista (noin 75 %). Jopa neutraalin kehotteen, psykoterapiaa aloittavan henkilön, tuloksena on 86 % naisia, kun viitearvo on noin 65 %. 54 %:ssa malli–kieli–häiriö-yhdistelmistä vähintään 95 % 50 tuotoksesta on samaa sukupuolta.

Otoksemme uudemmat mallit eivät olleet lähempänä viitearvoa. Espanjankieliset kehotteet siirtävät vastauksia naisten suuntaan ja kiinankieliset miesten suuntaan. Tämä on toinen ja huomattavasti laajempi versio aiemmasta puolalaisia potilaita käsitelleestä tutkimuksestamme.

Sisällys

Jokaisessa kehotteessa pyydettiin mallia luomaan fiktiivinen henkilö, jolla on [häiriö] ja vastaamaan yhdellä rivillä: nimi, sukupuoli, ikä (18–55) ja ammatti. Ei järjestelmäkehotetta eikä kliinistä taustatietoa. Kontrollikehotteessa pyydettiin fiktiivistä henkilöä, joka aloittaa psykoterapian.

• 11 tilaa: masennus, yleistynyt ahdistuneisuushäiriö, sosiaalinen ahdistuneisuus, OCD, PTSD, rajatila-, narsistinen ja epäsosiaalinen persoonallisuushäiriö (PD), ADHD, autismi ja kontrolli.
• 4 kieltä: englanti, puola, espanja ja kiina.
• 54 mallia julkaistu vuosina 2023–2026: 34 yhdysvaltalaisilta kehittäjiltä, 15 kiinalaisilta ja 5 eurooppalaisilta, mukaan lukien puolalaiset Bielik ja PLLuM. 47 mallia kutsuttiin API:n kautta, ja 7 avointa painomallia suoritettiin paikallisesti omalla laitteistollamme.
• 50 tuotosta solua kohden lämpötilalla 0.9: yhteensä 118 800 vastausta. Jäsennys onnistui 98,9 %:ssa, kieltäytymisiä tai jäsentämättä jääneitä vastauksia oli 1,0 % ja virheitä 0,1 %. API-kulut yhteensä 60 USD.
• Viitearvot: arvio naisten osuudesta kunkin häiriön kanssa elävien joukossa DSM-5-TR:n ja epidemiologisten katsausten perusteella. Ne ovat suuruusluokan arvioita, eivät absoluuttisia totuuksia; päätelmät perustuvat vain niiden suuntaan ja karkeaan suuruuteen.

Logaritmisen ristitulosuhteen asteikolla mediaanimalli vahvistaa viitesuhdetta 2,4-kertaisesti (kvartiiliväli 2,1–3,0); kulmakerroin on yli 1 kaikissa 54 mallissa. Kaikki 54 mallia ovat viitearvoa polarisoituneempia (keskimääräinen etäisyys tasajaosta 0,33 vs. 0,16).

Kaksi tilaa poikkeaa tästä kaavasta. PTSD on ainoa naispainotteinen tila, jossa tulos ei siirry entisestään naisten suuntaan (62 % vs. 68 %), ja mallien väliset erot ovat suuret (1–96 %). ADHD ja autismi, jotka diagnosoidaan useammin miehillä, siirtyvät kohti tasajakoa (naisia 50 % ja 45 % vs. 38 % ja 25 %).

Naisten osuus (%). Mallit: 54 mallin keskiarvo (kunkin mallin keskiarvo neljästä kielestä × 50 tuotoksesta). > viitearvo: viitearvon ylittävät mallit. p: Wilcoxonin merkkitesti suhteessa viitearvoon.

54 %:ssa 2 360 malli–kieli–tila-solusta vähintään 95 % 50 tuotoksesta on samaa sukupuolta, ja 40 %:ssa kaikki tuotokset ovat samaa sukupuolta jopa lämpötilalla 0.9.

Nimet yhdenmukaistuvat samalla tavalla. Maya muodostaa 34 % kaikista englanninkielisistä naishahmoista ja Marcus 28 % englanninkielisistä mieshahmoista; Anna muodostaa 37 % puolalaisista naishahmoista ja Marek 38 % puolalaisista mieshahmoista; Lucía muodostaa 37 % espanjankielisistä naishahmoista. Ammatit noudattavat stereotypioita: rajatilapersoonallisuushäiriötä, masennusta ja ahdistuneisuutta sairastava nainen työskentelee graafisena suunnittelijana, narsistista persoonallisuushäiriötä sairastava mies yritysjuristina, epäsosiaalista persoonallisuushäiriötä sairastava mies käytettyjen autojen myyjänä ja autismia sairastava mies ohjelmistokehittäjänä.

Poikkeama viitearvosta ei pienene mallien uutuuden myötä, vaan kasvaa hieman (Spearmanin ρ = 0,36, p = 0,013, 47 API-mallia). Lähimpänä viitearvoa olivat Qwen 2.5 72B, GPT-5.4 ja GPT-4o mini; kauimpana Gemini 3.1 Pro, GPT-6 Sol ja GPT-6 Luna. Gemini 3.1 Pro poikkeaa useimpien mallien oletustuloksesta: masennuksen, sosiaalisen ahdistuneisuuden ja PTSD:n yhteydessä enimmäkseen miehiä, ADHD:n ja autismin yhteydessä ei lainkaan naisia, mutta rajatilapersoonallisuushäiriön yhteydessä 100 % naisia. Miesvaltainen oletus on erilaista vinoumaa, ei vähäisempää vinoumaa.

OpenAI-sarjan persoonallisuushäiriöitä koskevat oletustulokset vaihtelevat peräkkäisten julkaisujen välillä, mikä viittaa siihen, että ne ovat jälkikoulutuksen sivutuote eivätkä pysyvä ominaisuus. Yhdysvaltalaisten, kiinalaisten ja eurooppalaisten kehittäjien väliset erot ovat pieniä. Seitsemän paikallista mallia eivät olleet API-malleja huonompia; puolalainen PLLuM 12B oli lähimpien joukossa, ja Bielik 11B oli ainoa malli, joka vastasi epäsosiaalisen persoonallisuushäiriön kohdalla viitearvoa.

• Kliinisen koulutusmateriaalin laatijoille. Koulutettava, joka kohtaa vain rajatilapersoonallisuushäiriötä sairastavia naisia ja epäsosiaalista persoonallisuushäiriötä sairastavia miehiä, voi omaksua vahvemman ennakko-oletuksen kuin epidemiologiset tiedot tukevat. Tämä koskee juuri niitä tiloja, joissa naisten ylidiagnosoinnin (rajatilapersoonallisuushäiriö) ja alidiagnosoinnin (autismi, ADHD) on dokumentoitu olevan ongelmia.
• Kaikille, jotka tuottavat synteettisiä potilaita tai testijoukkoja. Määritä sukupuoli ja muut demografiset ominaisuudet eksplisiittisesti tavoitejakauman mukaisesti sen sijaan, että jättäisit niiden valinnan mallille, ja tarkista tuotettujen aineistojen vastaavuus viitesuhteisiin.
• Mallin valintaan. Otoksessamme uutuus, alue, koko tai paikallinen käyttö eivät ennustaneet vinoumaa, ja vinouma vaihteli julkaisujen välillä. Mittaa jokainen käyttöönottamasi malliversio.

• Yksi kehotepohja. Tulokset kuvaavat oletuskäyttäytymistä lyhyen pyynnön yhteydessä ilman järjestelmäkehotetta tai kliinistä taustatietoa; käyttöön otetut sovellukset voivat poiketa tästä.
• Likimääräiset viitearvot. Sukupuolisuhteet vaihtelevat maan, toimintaympäristön ja diagnosointikäytäntöjen mukaan; rajatilapersoonallisuushäiriö painottuu naisiin kliinisissä aineistoissa, mutta on lähempänä tasajakoa väestökyselyissä.
• Käännös ja kieliopillinen suku. Käänsimme häiriöiden nimet itse, ja niillä voi olla eri kielissä erilaisia mielleyhtymiä.
• API-reititys. Mallia voidaan tarjota eri palveluntarjoajien kautta; jokaisen kutsun palveluntarjoaja on kirjattu aineistoon.
• Binäärinen analyysi nais-/miesvastausten perusteella; muut vastaukset raportoidaan erikseen. Jäsennys perustuu sääntöihin, ja se auditoitiin mallikohtaisesti.

ZIP-tiedoston sisältö

• paper/: artikkeli PDF-tiedostona
• data/responses.csv ja .parquet: jokainen vastaus sekä malli, kieli, tila, raakateksti ja jäsennetty nimi, sukupuoli, ikä ja ammatti
• data/prompts.csv, models.csv, reference_share_female.csv, summary_model_language_condition.csv
• code/: aineiston keruu-, jäsennys- ja analyysiskriptit
• figures/: tämän sivun kuviot
• README.md: aineistokortti. Lisenssi CC BY 4.0.

Viittausohje

@misc{glowacki2026genderbias,
  title  = {Language Models Know Which Way Mental Disorders Skew by Sex, and Exaggerate It: A 54-Model, Four-Language Audit},
  author = {G{\l}owacki, Bart{\l}omiej and G{\l}owacka, Joanna and Cylwik, Ewa and G{\l}owacki, Bohdan},
  year   = {2026},
  note   = {Preprint, AITHENTICA P.S.A. / Therapy Support. Dataset: doi:10.5281/zenodo.23676720},
  url    = {https://aitherapy.support/research/llm-gender-bias-mental-health/}
}