Үндүү санарип ассистенттердин аял үнү, аял аты жана баш ийүүчү жардамчы мүнөзүyle tasarlanması узак süredir tartışılmaktadır. Ancak iş yerlerinde колдонулган жалпы amaçlı тексттик негиздеги жасалма интеллект системаleri çoğu zaman айкын бир sese, bedene же гендердик кимдикne sahip эмес. James E. Katz’ın изилдөөsı, tasarımcının ачык бир cinsiyet işareti sunmadığı бул durumda kullanıcıların жасалма интеллектya кантип cinsiyet atadığını изилдөөktadır.

Изилдөө, işinde жасалма интеллект kullandığını билдирген 2.000 АКШ’li офис кызматкериyla жүргүзүлгөн онлайн сурамжылооin маалыматтарini анализ etmektedir. Жасалма интеллектyı гана бир курал катары ele almadığını söyleyen 1.176 катышуучу гендер ыйгаруу сурооsuna yönlendirilmiştir. Бул grubun болжол менен dörtte üçü системаi гендерсиз bırakırken dörtte biri жасалма интеллектya аялдык же эркектик бир cinsiyet atamıştır. Cinsiyet atayan 297 адамдын 162’si системаi аялдык, 135’i эркектик катары tanımlamıştır. Бул dağılım болжол менен пайыз 55’e каршы пайыз 45’tir жана tüm kullanıcıların otomatik катары аялдык бир жасалма интеллект tasavvur ettiği düşüncesini desteklememektedir.

Изилдөөnın негизги табылгаsu iki ayrı sürece işaret etmektedir. Жасалма интеллектya herhangi бир cinsiyet atanıp atanmaması, kullanıcının системаi эмне ölçüde адам сыяктуу ele aldığıyla ilişkilidir. Ancak аялдык mi yoksa эркектик mi atanacağı esas катары kullanıcının өз cinsiyetiyle bağlantılıdır. Cinsiyet atayanlar арасында аял катышуучулардын аялдык seçme odds катышы эркек катышуучулардынkinden 3,20 kat yüksektir. Изилдөөcı бул örüntüyü, kullanıcının жасалма интеллектya hazır бир “аял ассистент” kalıbı yüklemesinden көп өз kimliğini yansıtması түрүндө yorumlamaktadır.

Изилдөө, жасалма интеллект tasarımındaki cinsiyet kalıplarının önemsiz экенин ileri sürmemektedir. Bunun yerine жасалма интеллекттин algılanan cinsiyetinin iki kaynaktan birlikte üretilebileceğini жактайт: Tasarımcı тарабынан yerleştirilen ses, ad жана kişilik сыяктуу işaretler менен kullanıcı тарабынан cinsiyet жагынан нейтралдуу бир системаe yansıtılan sosyal kimlik.

Изилдөөnın негизги problemi

Günlük hayatta колдонулган Siri жана Alexa сыяктуу ticari sesli asistanlar çoğunlukla аял үнү же аялsı бир kişilik taşıyacak түрдө tasarlanmıştır. Бул tasarım tercihi, yardım etme, sabırlı olma, itaat etme жана hizmet sunma rollerinin аялlarla ilişkilendirilmesini yeniden ürettiği gerekçesiyle eleştirilmektedir.

Бул eleştiriler çoğunlukla cinsiyetin tasarımcı тарабынан makineye önceden yerleştirildiği durumları inceler. Kullanıcı, аял же эркек sesi сыяктуу ачык бир işaretle karşılaşır жана бул işarete tepki маалыматr. Oysa жумуш ордундаki тексттик негиздеги жалпы amaçlı жасалма интеллект системаleri çoğu zaman cinsiyet belirtmeyen бир sohbet kutusu катары görünür. Kullanıcı böyle бир системаe “o аял”, “o эркек”, “kız”, “adam” же benzeri бир kimlik yüklediğinde cinsiyet түздөн-түз tasarımdan gelmemekte, kullanıcı тарабынан oluşturulmaktadır.

Изилдөөnın doldurmaya çalıştığı boşluk толук катары budur: Açık бир cinsiyet işareti taşımayan iş yeri жасалма интеллектsına кимдер гендер ыйгарууktadır, бул atama кайсы yönde жасалууда жана kullanıcının өз özellikleri бул tercihi кантип ачыкlamaktadır?

Dayatılan cinsiyet менен yansıtılan cinsiyet ayrımı

Изилдөө, бир makinenin zihnimizde cinsiyet kazanabileceği iki yolu birbirinden ayırmaktadır:

• Dayatılan cinsiyet: Ses, isim, görsel görünüm же kişilik сыяктуу işaretlerin tasarımcı тарабынан системаe yerleştirilmesidir. Kullanıcı, önceden cinsiyetlendirilmiş бир жасалма интеллектyla karşılaşır.
• Yansıtılan cinsiyet: Sistemin айкын бир cinsiyet işareti taşımadığı durumda kullanıcının өз sosyal жана kültürel çerçevesinden hareketle makineye cinsiyet yüklemesidir.

Изилдөөcı бул iki yolu tamamen birbirinden kopuk kategoriler катары эмес, tasarım işaretlerinin gücüne bağlı бир sürekliliğin uçları катары баалайт. Güçlü бир аял үнү же аял аты olduğunda tasarımcının işareti baskın болушу мүмкүн. İşaret zayıfladığında же ortadan kalktığında ise kullanıcının өз kimliğini жана sosyal beklentilerini yansıtması үчүн көбүрөөк alan oluşabilir.

Benzerlik eğilimi жана öz-yansıtma beklentisi

Изилдөөnın alternatif ачыкlaması benzerlik eğilimine, yani homophily kavramına dayanmaktadır. Бул yaklaşım, insanların kendilerine benzeyen kişilere жана sosyal kimliklere yönelme eğilimini туюнтат. Бир kullanıcı жасалма интеллектти yeterince insanlaştırarak onu sosyal бир varlık сыяктуу görmeye başladığında, системаe kendisine benzeyen бир cinsiyet yükleyebilir.

Бул çerçevede изилдөө iki ар башка beklentiyi karşılaştırmaktadır:

• Dişil asistan beklentisi: Kullanıcılar kültürel hizmet жана yardım kalıplarını izler; özellikle жасалма интеллектти yardımcı же ast rolünde gördüklerinde системаi аялдык катары tanımlar.
• Öz-yansıtma beklentisi: Kullanıcılar cinsiyet жагынан нейтралдуу бир системаe өз cinsiyetleriyle aynı yönde kimlik yükleme eğilimi көрсөтөт.

Изилдөө сурооları

1. Жасалма интеллектyı гана бир курал катары görmeyen кызматкерлердин hangileri системаe гендер ыйгарууkta, hangileri системаi нейтралдуу bırakmaktadır?
2. Cinsiyet atayan кызматкерлердин аялдык же эркектик seçim yapmasını кайсы değişkenler ачыкlamaktadır?
3. Dişil atama, жасалма интеллекттин жеке asistan же ast катары görülmesiyle istikrarlı түрдө байланыштуу mıdır?

Veri kaynağı жана үлгү

Vэркектикer, 16-30 Mart 2026 tarihleri арасында Talker Research тарабынан жүргүзүлгөн кесилиштик çevrim içi бир anketten gelmektedir. Anket бир билим teknolojisi şirketi olan TripleTen adına yaptırılmıştır. Katılımcılar, son iki yıl içinde işlerinde жасалма интеллект kullanmış, internet erişimi bulunan АКШ’li ofis кызматкерлердинdan oluşmaktadır.

Toplam үлгү 2.000 kişidir. Katılımcıların yaşları 18 менен 87 арасында değişmekte; görev düzeyleri alt kademe кызматкерlardan kuruculara жана üst yöneticilere kadar uzanmaktadır. Ошол эле учурда үлгү olasılıklı үлгүe ыкмаiyle seçilmemiştir. Katılımcılar isteğe bağlı çevrim içi panelden gelmektedir жана analizlerde nüfus ağırlığı kullanılmamıştır. Ошондуктан натыйжалар бардык АКШ кызматкерлердинı temsil eden nüfus tahminleri катары эмес, изилдөөya katılan geniş жана demografik açıdan çeşitli жасалма интеллект kullanıcılarının örüntüsü катары okunmalıdır.

Cinsiyet сурооsuna yönlendirme koşulu

Katılımcılara мурун жасалма интеллектya кантип hitap ettikleri сурооlmuştur. Yanıt seçenekleri булар:

• “Ona бир курал катары hitap etmek benim үчүн дагы kolay.”
• “Duruma боюнча ikisi de же herhangi biri.”
• “Ona başka бир адам сыяктуу hitap etmek benim үчүн дагы kolay.”

Yalnızca “курал” seçeneğini işaretlemeyen катышуучуlar жасалма интеллекттин cinsiyetiyle ilgili сурооya yönlendirilmiştir. Böylece cinsiyet сурооsuna uygun alt үлгү 1.176 kişi катары bildirilmiştir. Бул tasarım kararı son derece маанилүүdir: Изилдөө, жасалма интеллектти так түрдө гана курал катары gören кызматкерлердин cinsiyet atayıp atamayacağını ölçmemiştir.

Демек изилдөөnın “кызматкерлердин dörtte biri жасалма интеллектya cinsiyet atıyor” biçiminde бардык кызматкерlara жалпыlenmesi doğru эмес. Bulgular гана жасалма интеллектти en azından bazı durumlarda адам сыяктуу ele alan жана бул nedenle cinsiyet сурооsunu gören alt gruba aittir.

Ölçülen değişkenler

Hitap biçimi, kapsamlı жана doğrulanmış бир antropomorfizm ölçeği эмес. Изилдөөcı bunu ачыкça, kişileştirmenin sınırlı бир vekil göstergesi катары аныктайт. Ayrıca aynı суроо hem cinsiyet сурооsuna uygunluğu belirlemekte hem de regresyonda kişileştirme değişkeni катары kullanılmaktadır. Ошондуктан katsayılar, kişileştirenlerle hiç kişileştirmeyenleri эмес, zaten belirli ölçüde kişileştiren адамдар arasındaki derece farkını көрсөтөт.

İstatistiksel анализ

Analizler Python programlama dili içindeki statsмодельs paketiyle gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada нейтралдуу kategori referans alınarak üç kategorili натыйжа үчүн көп kategorili lojistik regresyon kurulmuştur. Model, аялдык atamayı нейтралдуу bırakmayla жана эркектик atamayı нейтралдуу bırakmayla ayrı ayrı karşılaştırmaktadır.

Изилдөөda regresyon denklemleri ачык түрдө basılmamıştır. Kullanılan ыкмаin mantığını ачыкlamak үчүн модель aşağıdaki негизги ilişkiyle göstэркектикebilir:

\[ \log \left(\frac{P(Y_i=k)}{P(Y_i=\text{нейтралдуу})}\right) = \beta_{0k} + \beta_{1k}\text{Kadın}_i + \beta_{2k}z(\text{Yaş}_i) + \beta_{3k}\text{İnsanGibi}_i + \beta_{4k}\text{Liderlik}_i \]

Burada \(Y_i\), катышуучуnın жасалма интеллектya atadığı kategoridir. \(k\), аялдык же эркектик kategorisini; \(P\), ilgili sonucun olasılığını; \(\beta\) katsayıları değişkenlerin logaritmik odds катышыna katkısını; \(z(\text{Yaş})\) ise standartlaştırılmış yaşı көрсөтөт. Kadın, адам сыяктуу hitap жана liderlik değişkenleri ikili göstergelerdir.

Katsayıların дагы anlaşılır biçimi odds катышы, yani odds ratio değeridir:

\[ OR = e^{\beta} \]

\(OR=1\), karşılaştırılan gruplar арасында odds катышы farkı bulunmadığını; \(OR>1\), ilgili sonucun odds катышыnın yükseldiğini; \(OR<1\) ise azaldığını көрсөтөт. Olasılık катышı, түздөн-түз пайыз olasılık эмес. Мисалы \(OR=2{,}41\), sonucun пайыз 141 arttığı anlamına эмес, diğer değişkenler sabitken odds катышыnın 2,41 katına çıktığı маанисин билдирет.

İkinci aşamada гана гендер ыйгарган 297 kişi incelenmiş жана аялдык seçimin эркектик seçime каршы olasılığını ачыкlayan ikili lojistik regresyon kurulmuştur:

\[ \log \left(\frac{P(\text{Dişil})}{1-P(\text{Dişil})}\right) = \alpha + \beta_1\text{Kadın} + \beta_2z(\text{Yaş}) + \beta_3\text{İnsanGibi} + \beta_4\text{Liderlik} \]

Бул ikinci модель, “Бир kişi жасалма интеллектya cinsiyet atar mı?” сурооsunu “Cinsiyet atıyorsa кайсы yönü seçer?” сурооsundan ayırmaktadır. Изилдөөnın en күчтүү ыкмаsel katkılarından biri бул iki kararın tek бир процесс сыяктуу değerlendirilmemesidir.

Şekil 1: Kadın жана эркек катышуучулардын atama örüntüsü

Şekil 1’de yatay eksen аял жана эркек катышуучуları, dikey eksen ise her yanıtın катышуучуlar içindeki пайызsini көрсөтөт. Dişil atamalar pembe, эркектик atamalar mavi, нейтралдуу yanıtlar gri sütunlarla vэркектикmiştir. Grafikte hata çubuğu жок; dolayısıyla sütunlar belirsizlik aralıklarını эмес, гана үлгү пайызlerini көрсөтөт.

Kadın жана эркек катышуучулардын жасалма интеллектya herhangi бир гендер ыйгаруу катышı birbirine yakındır жана болжол менен пайыз 25’tir. Fark, гендер ыйгаруу eğiliminden көп atamanın yönünde ortaya çıkmaktadır. Kadın катышуучуlar аялдык seçeneğe, эркек катышуучуlar ise эркектик seçeneğe көбүрөөк yönelmiştir. Şekilde бул ilişki үчүн \(p<0{,}001\) değeri vэркектикmiştir.

Grafik, бардык аялдардын жасалма интеллектти аял же бардык эркектерin эркек катары gördüğünü göstermemektedir. Her iki grupta da болжол менен пайыз 75’lik çoğunluk системаi гендерсиз bırakmıştır. Изилдөөnın “ayna” benzetmesi гана гендер ыйгарган azınlığın atama yönünü ачыкlamak үчүн kullanılmaktadır.

Şekilde бир raporlama tutarsızlığı vardır. Grafik başlığında uygun үлгү \(N=1.176\), сүрөт ачыкlamasında ise \(N=1.175\) катары yazılmıştır. Metinde iki катышуучуnın аял жана эркек kategorileri dışındaki kimlikler nedeniyle regresyondan çıkarıldığı söylenmesine rağmen 1.176’dan 1.175’e geçiş ачыкlanmamıştır. Ошондуктан так analitik үлгү büyüklüğünün автор тарабынан netleştirilmesi керек.

Çok kategorili lojistik regresyon натыйжаларı

Kişileştirme göstergesi, жасалма интеллектya гендер ыйгарууnın iki yönünde de etkilidir. Sisteme duruma боюнча hitap edenlere kıyasla ona адам сыяктуу hitap edenlerin аялдык atama odds катышы 2,41 kat, эркектик atama odds катышы 1,89 kattır. Бул натыйжа, kişileştirmenin belirli бир cinsiyeti seçmekten көп, жасалма интеллектти cinsiyeti olabilecek sosyal бир varlık катары görmeyle байланыштуу экенин düşündürmektedir.

Katılımcının өз cinsiyeti ise atamanın yönünü ayırmaktadır. Kadın olmak аялдык atamanın odds катышыnı yükseltirken эркектик atamanın odds катышыnı düşürmektedir. Бул iki натыйжа үчүн bildirilen \(p=0{,}003\) değeri жана 1’i içermeyen ишеним aralıkları, үлгү içindeki ilişkinin статистикалык катары айкын экенин көрсөтөт.

Yaşın iki натыйжаla da anlamlı ilişkisi bulunmamıştır. Liderlik деңгээли үчүн эркектик atamada \(OR=1{,}50\), пайыз 95 ишеним аралыгы [1,00-2,25] жана iki yönlü \(p=0{,}050\) bildirilmiştir. Изилдөөcı бул sonucu doğrulanmış бир табылга катары sunmamakta, ишеним аралыгыnın etkisizlik sınırına değmesi nedeniyle ileride sınanması gereken yönlendirici бир işaret катары баалайт. Önceden belirlenen statü yönü үчүн tek yönlü \(p=0{,}025\) vэркектикmiş olsa da натыйжа bağımsız жана doğrulayıcı бир изилдөөya ihtiyaç duymaktadır.

Cinsiyet atayanlar arasındaki öz-yansıtma модельi

Cinsiyet atayan 297 kişi içinde 162 аялдык жана 135 эркектик seçim жасалган. Böylece dağılım болжол менен пайыз 55 аялдык жана пайыз 45 эркектик olmuştur. Бул катыш, аялдык seçimin аз farkla дагы yaygın экенин göstermekle birlikte күчтүү жана tek yönlü бир “аял ассистент” varsayımına каршы жооп gelmemektedir.

Yalnızca бул 297 kişi üzerinde kurulan ikili lojistik regresyonda, atama yönünün baskın ölçülmüş yordayıcısı катышуучуnın өз cinsiyetidir. Kadınların аялдык yerine эркектик seçim yapma karşılaştırmasında аялдык seçme odds катышы эркектерin 3,20 katıdır:

\[ OR = 3{,}20,\quad 95\%\,GA=[1{,}92,\ 5{,}31],\quad p<0{,}001 \]

Yaş, hitap biçimi жана liderlik деңгээли бул модельde anlamlı бир atama yönü göstermemiştir. McFadden sözde \(R^2\) değeri 0,07’dir. Бул değer модельin бардык bireysel tercihleri күчтүү түрдө ачыкlamadığını, ancak ölçülen değişkenler арасында катышуучу cinsiyetinin айкын түрдө öne çıktığını көрсөтөт. Sözde \(R^2\), doğrusal regresyondaki klasik ачыкlanan varyans катышıyla birebir aynı anlamda yorumlanmamalıdır.

Cinsiyet atayanlar жасалма интеллектya дагы mı ачык?

Жасалма интеллектya гендер ыйгарган катышуучулардын пайыз 78’i, система insan özelliklerini taklit edebilirse onu кесиптеш катары değerlendirebileceğini belirtmiştir. Sistemi гендерсиз bırakanlarda бул катыш пайыз 66’dır.

Жасалма интеллектyı “көп istekli” түрдө benimsediğini söyleyenlerin катышı гендер ыйгарганlarda пайыз 53, нейтралдуу bırakanlarda пайыз 49’dur. Бул karşılaştırmalar, гендер ыйгарууnın дагы geniş бир kişileştirme жана kabul tutumunun parçası olabileceğini düşündürmektedir. Ancak metin бул пайызler үчүн ayrı ишеним aralıkları, düzeltilmiş модельler же anlamlılık testleri vermediğinden aradaki farklar себептик же так etkiler катары yorumlanmamalıdır.

“Kadın yardımcı” hipotezi desteklendi mi?

Изилдөө, аялдык atamanın жасалма интеллектти жеке asistan же ast катары görmeyle байланыштуу olup эмес экенин da araştırmıştır. Бул beklentiye боюнча hizmet rolü güçlendikçe аялдык atama үзгүлтүксүз түрдө artmalıydı.

Vэркектикer böyle istikrarlı бир örüntü sunmamıştır. Kişisel asistan maddelerinden biriyle статистикалык бир ilişki görülmüş olsa da ilgili клеткаlerde көп аз катышуучу bulunması жана örüntünün үзгүлтүксүз түрдө artmaması nedeniyle изилдөөcı sonucu yetersiz kabul etmektedir. Бул анализ, аял-asistan hipotezini kanıtlamadığı сыяктуу так түрдө çürütmemektedir.

Rol düzeyiyle байланыштуу tek dikkat çekici işaret, liderlerin системаi эркектик катары tanımlama yönündeki sınırda eğilimidir. Изилдөөcı bunun hizmet rolünden көп statü же otorite kodlamasına işaret edebileceğini öne sürmektedir; ancak бул yorum doğrulanmış натыйжа эмес, келечекте sınanması gereken бир изилдөө yönüdür.

Изилдөөnın geçmiş, bugün жана gelecek жагынан önemi

Geçmiş изилдөөlara katkısı

Önceki insan-makine iletişimi изилдөөlarının маанилүү бир bölümü, bilgisayara эркек же аял үнү vererek kullanıcıların hazır бир cinsiyet işaretine кантип tepki gösterdiğini incelemiştir. Бул изилдөө ise işaretin tasarımcı тарабынан vэркектикmediği, kullanıcının cinsiyeti kendisinin oluşturduğu duruma odaklanmaktadır. Böylece “makinenin cinsiyeti nedir?” сурооsunu гана tasarım özelliği эмес, kullanıcı менен система арасында üretilen бир sosyal anlam катары ele almaktadır.

Bugünkü iş yeri жасалма интеллектsına katkısı

Metin tabanlı жасалма интеллект системаleri iş ortamlarında гана yazılım aracı катары эмес, kimi kullanıcılar тарабынан ekip arkadaşı, yardımcı же konuşulan бир sosyal varlık сыяктуу ele alınabilmektedir. Bulgular, бул kullanıcıların жасалма интеллектya yüklediği kimliğin her zaman системаin üreticisi тарабынан belirlenmediğini көрсөтөт.

Бул натыйжа, жасалма интеллект tasarımını değerlendirirken гана ses, isim жана avatar сыяктуу arayüz özelliklerine bakmanın yetersiz kalabileceğini düşündürmektedir. Kullanıcıların hitap biçimleri, zamir seçimleri жана системаe yükledikleri sosyal roller de insan-жасалма интеллект ilişkisinin incelenmesi gereken parçalarıdır.

Gelecekteki изилдөөlara etkisi

Изилдөөcı келечекте бул изилдөөların yapılmasını önermektedir:

• Cinsiyet сурооsunun гана kişileştirenlere эмес бардык катышуучуlara сурооlması,
• Kişileştirme жана гендер ыйгарууsının tek сурооyla эмес көп maddeli жана dereceli ölçeklerle ölçülmesi,
• Aynı кызматкерлердин zaman içindeki tercihlerinin izlenmesi,
• Ses, isim жана kişilik сыяктуу cinsiyet işaretlerinin deneysel катары ар башка güçlerde sunulması,
• İş yeri системаleriyle ev içindeki sesli asistanların түздөн-түз karşılaştırılması,
• Liderlik жана эркектик statü kodlaması ihtimalinin önceden belirlenmiş hipotezlerle yeniden sınanması.

Gündelik yaşam жана коомдук anlam

Изилдөөnın gündelik yaşama en yakın sonucu, insanların бир sohbet системаine seçtikleri hitabın гана dilsel бир alışkanlık olmayabileceğidir. Бир системаe “o аял”, “o эркек”, “arkadaş”, “asistan” же “кесиптеш” сыяктуу ifadelerle yaklaşmak, kullanıcının makineyi кайсы sosyal kategoriye yerleştirdiğini yansıtabilir.

Ошол эле учурда изилдөө, жасалма интеллектya гендер ыйгарууnın iş performansını yükselttiğini, ишенимi artırdığını, ayrımcılığa yol açtığını же кызматкер davranışlarını değiştirdiğini ölçmemiştir. Изилдөө гана гендер ыйгаруу örüntüsünü жана bunun belirli öz-bildirim değişkenleriyle ilişkisini incelemektedir.

Изилдөөnın күчтүү жактары

• Toplam 2.000 жасалма интеллект kullanan офис кызматкериndan oluşan geniş жана görev деңгээли bakımından çeşitli бир маалымат kaynağı колдонулган.
• Herhangi бир гендер ыйгаруу kararı менен atamanın yönü iki ayrı regresyon модельiyle incelenmiştir.
• Olasılık катышları, пайыз 95 ишеним aralıkları жана так p değerleri raporlanmıştır.
• Örneklemin olasılıklı olmadığı жана nüfusa жалпыlenemeyeceği ачыкça kabul жасалган.
• Жасалма интеллектnın cinsiyetini гана tasarımcının tercihi катары эмес, kullanıcı тарабынан üretilen бир sosyal anlam катары ele alan sınanabilir бир kuramsal ayrım geliştirilmiştir.

Temel чектөөлөр

• Yönlendirilmiş суроо: Жасалма интеллектyı гана курал катары gören адамдар cinsiyet сурооsuna alınmamıştır. Bulgular бардык кызматкерlara жалпыlenemez.
• Olasılıksız үлгү: İsteğe bağlı çevrim içi panel колдонулган. Katılımcıların seçilme olasılığı bilinmemektedir.
• Ağırlıksız анализ: Sonuçlar АКШ iş gücünün demografik dağılımına боюнча ağırlıklandırılmamıştır.
• Kesitsel tasarım: Vэркектикer tek zaman aralığında toplanmıştır. Kişileştirmenin гендер ыйгарууsına эмне үчүн болгону göstэркектикemez.
• Tek maddeli ölçüm: Cinsiyet atamanın gücü, kararlılığı же zaman içinde değişimi ölçülmemiştir.
• Sınırlı kişileştirme göstergesi: “İnsan сыяктуу hitap” maddesi толук бир antropomorfizm ölçeği эмес.
• İkili regresyon kodlaması: Kadın жана эркек kategorileri dışındaki катышуучуlar негизги regresyon karşılaştırmasına dâhil edilmemiştir.
• Küçük alt клеткаler: Dişil жана эркектик gruplar ana karşılaştırmalar үчүн kullanılabilir olsa da ayrıntılı rol etkileşimlerinde катышуучу sayıları yetersiz kalmıştır.
• Öz-bildirim: Katılımcıların gerçek konuşma kayıtları же колдонуу davranışları эмес, өз bildirimleri анализ жасалган.
• Örneklem sayısı tutarsızlığı: 1.176 uygun катышуучуdan iki адамдын çıkarıldığı belirtilirken analitik N=1.175 raporlanmıştır.
• Etik bilgi eksikliği: PDF’de etik kurul değerlendirmesi же катышуучу onam sürecine байланыштуу ayrıntı vэркектикmemiştir.

Изилдөө эмне söylüyor, эмне söylemiyor?

Изилдөөnın söylediği: Жасалма интеллектyı гана курал катары görmeyen бул үлгүde гендер ыйгаруу azınlık davranışıdır. Cinsiyet atayan адамдар арасында аялlar дагы көп аялдык, эркектер дагы көп эркектик yönü seçmektedir. Sisteme адам сыяктуу hitap etmek, herhangi бир гендер ыйгарууyla bağlantılıdır.

Изилдөөnın söylemediği: Bütün кызматкерлердин жасалма интеллектya өз cinsiyetlerini yansıttığı, аялsı жасалма интеллект tasarımının etkisiz болгону, гендер ыйгарууnın iş ийгиликsını değiştirdiği же kullanıcı kimliğinin cinsiyet tercihine эмне үчүн болгону kanıtlanmamıştır. Изилдөө АКШ nüfusuna ait temsili катышlar, zaman içindeki değişim, клиникалык натыйжа, iş маалыматmliliği sonucu же себептик mekanizma sunmamaktadır.

Изилдөөнүн ыкмасы жана табылгалары

Başlıca sayısal табылгалар

• Uygun alt үлгүin болжол менен пайыз 75’i жасалма интеллектти гендерсиз bırakmıştır.
• Yaklaşık пайыз 25’i системаe аялдык же эркектик cinsiyet atamıştır.
• Cinsiyet atayanların 162’si аялдык, 135’i эркектик seçim yapmıştır.
• Kadın катышуучуlarda аялдык atama пайыз 18,3, эркектик atama пайыз 7,0’dır.
• Erkek катышуучуlarda аялдык atama пайыз 11,0, эркектик atama пайыз 14,3’tür.
• İnsan сыяктуу hitap etmek, аялдык atama үчүн \(OR=2{,}41\), эркектик atama үчүн \(OR=1{,}89\) менен ilişkilidir.
• Kadın olmak, аялдык atama үчүн \(OR=1{,}70\), эркектик atama үчүн \(OR=0{,}53\) менен ilişkilidir.
• Cinsiyet atayanlar арасында аялдардын аялдык seçme odds катышы эркектерe боюнча 3,20 kattır.
• Yaş, atama yapma же atama yönü үчүн anlamlı бир yordayıcı эмес.
• Liderlik kademesinin эркектик atamayla ilişkisi sınırdadır: \(OR=1{,}50\), пайыз 95 ишеним аралыгы [1,00-2,25], iki yönlü \(p=0{,}050\).
• Cinsiyet atayanların пайыз 78’i, нейтралдуу bırakanların пайыз 66’sı insan özelliklerini taklit eden жасалма интеллектти кесиптеш sayabileceğini belirtmiştir.
• Жасалма интеллектyı көп istekli benimsediğini söyleyenlerin катышı гендер ыйгарганlarda пайыз 53, нейтралдуу bırakanlarda пайыз 49’dur.

Teknik натыйжа

Analiz, “гендер ыйгаруу” жана “atamanın yönü” үчүн aynı ачыкlamayı vermemektedir. Kişileştirme göstergesi, жасалма интеллекттин нейтралдуу bırakılmayıp sosyal бир cinsiyet kategorisine yerleştirilmesiyle ilişkilidir. Katılımcının өз cinsiyeti ise аялдык жана эркектик yönler arasındaki tercihi ачыкlayan негизги ölçülmüş değişkendir.

Бул örüntü, cinsiyet жагынан нейтралдуу iş yeri жасалма интеллектsının kullanıcıların zihninde otomatik катары аялsı бир yardımcıya dönüşmediğini көрсөтөт. Ancak натыйжа гана cinsiyet сурооsuna yönlendirilen, жасалма интеллектти en azından bazı durumlarda адам сыяктуу ele alan үлгү үчүн geçerlidir.

Булак жана ыкма эскертүүсү

Bibliyografik kimlik

• Özgün başlık:Mirror, Not Maid: Self-Projection in the Gendering of Workplace AI
• Yazar: James E. Katz
• Yazar sıralaması: Tek авторlı изилдөө
• Eş birinci автор: Bulunmamaktadır
• Sorumlu автор: James E. Katz
• Sorumlu автор e-postası: PDF’de gerçek e-posta adresi girilmemiş; alan “[insert preferred correspondence email]” biçiminde bırakılmıştır
• Kurum: Division of Emerging Media Studies, College of Communication, Boston University, АКШ
• DOI: PDF içinde yer almamaktadır. Dış bibliyografik kayıtta 10.2139/ssrn.7019921 катары göstэркектикmektedir
• Dergi: Hakemli бир dergi bilgisi жок
• Özgün yayınevi: Hakemli yayıncı же yayınevi bilgisi бул sürüm үчүн жок
• Yayın platformu: SSRN
• Yayın yılı: 2026
• SSRN’ye gönderim tarihi: 29 Haziran 2026 катары listelenmektedir
• Kaynak türü: Kesitsel anket маалыматsinin ikincil analizine dayanan preprint изилдөө makalesi
• Hakemlik durumu: Hakem değerlendirmesinden geçmemiştir
• Resmî bağlantı:SSRN изилдөө sayfası
• DOI bağlantısı:10.2139/ssrn.7019921

Hakemlik uyarısı: Бул изилдөө рецензиядан өтпөгөн бир preprinttir; натыйжаларı бул чектөө dikkate alınarak okunmalıdır. Hakemli бир dergide yayımlanmış ар башка бир sürüm doğrulanamamıştır.

Yazar жана изилдөө beyanları

• Yazar bilinen бир mali çıkar çatışması же изилдөөyı etkileyebilecek жеке ilişki bildirmemiştir.
• Изилдөө үчүн kamu, ticari же kâr amacı gütmeyen уюмдарdan өзгөчө бир fon alınmadığı belirtilmiştir.
• Yazar; kavramsallaştırma, ыкма, biçimsel анализ, изилдөө, ilk taslak жана gözden geçirme görevlerinin tamamını üstlendiğini beyan etmiştir.
• Makale hazırlığında editoryal biçimlendirme, anonimleştirme kontrolü жана dergi hazırlığı үчүн жасалма интеллект destekli бир курал kullanıldığı; içeriğin автор тарабынан gözden geçirildiği жана сурооmluluğun авторa ait болгону ачыкlanmıştır.
• Kaynakçada çift anonim değerlendirme nedeniyle “Author and coauthor (2002)” biçiminde eksik bırakılmış бир булак бар.

Yöntem жана kapsam uyarısı

Бул Verianla makalesi yüklenen PDF’nin metni, Tablo 1’i, Şekil 1’i, ыкма ачыкlamaları, натыйжаларı, tartışması жана чектөөлөрı incelenerek hazırlanmıştır. PDF’de bulunmayan ek бир bilimsel табылга, клиникалык натыйжа, teknolojik ийгилик же себептик iddia eklenmemiştir. Dış kontrol гана авторın институционалдык kimliği, SSRN kaydı жана DOI сыяктуу bibliyografik bilgiler үчүн колдонулган.

Изилдөөnın негизги чектөөлөрı; olasılıksız жана ağırlıksız үлгү, кесилиштик tasarım, cinsiyet сурооsunun гана önceden belirli ölçüde kişileştiren катышуучуlara yöneltilmesi, tek maddeli ölçümler, küçük rol alt grupları, ikili cinsiyet kodlaması жана 1.176 менен 1.175 арасында ачыкlanmayan үлгү tutarsızlığıdır. Bulgular nüfus жалпыine ait катышlar же себептик etkiler катары yorumlanmamalıdır.