Кто измеряет предвзятость ИИ к женщинам 45+: открытая карта
Организации и исследовательские группы, которые проверяют ИИ на возраст и пол.
Карта собирает организации и исследовательские группы, которые публикуют работы о предвзятости ИИ по возрасту, полу или по тому и другому сразу. У каждой записи ссылка на первоисточник, порядок алфавитный. Карту составил фонд Womafreesm. Его Аудит 45-64 стоит на карте по тем же правилам, и мы говорим об этом открыто.
Скачать данные карты Читать об Аудите 45-64Как организация попадает на карту
- За последние 24 месяца она опубликовала работу о предвзятости ИИ или автоматических систем по возрасту, полу или по тому и другому.
- Метод или результаты открыты.
- Она работает в 2026 году.
Каждый источник открыт и сверен: название, дата и содержание. Где издатель закрыт для программ, запись подтверждена через Crossref или OpenAlex. Карта обновляется раз в квартал, и каждая правка попадает в журнал изменений в конце страницы.
Карта
Проверка 22 октября 2026 года. Алфавитный порядок.
| Организация | Страна | Работа и дата | Что измеряет | Возраст, пол или оба | Пожилые женщины | Первоисточник |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Консорциум FINDHR (проект Horizon Europe, координатор Universitat Pompeu Fabra; среди партнёров AlgorithmWatch) | ЕС | Набор инструментов «Just Hiring!» для политиков (октябрь 2025); набор из 2 030 синтетических резюме с возрастом, полом и другими признаками | Инструменты и тестовые данные для поиска перекрёстной дискриминации при найме с ИИ; результатов по возрасту и полу вместе не опубликовано | Возраст x пол (рамка и тестовые данные) | Называет пожилых женщин примером перекрёстной дискриминации | Источник 1Источник 2 |
| Международный союз электросвязи (ITU) с EY и лабораторией KAIST Aging & Technology Policy Lab | Агентство ООН, Женева; Республика Корея | «Artificial intelligence and ageing: Inclusive pathways for older persons in a digital world» (2026) | Разрывы в использовании ИИ по возрасту и полу и риск, что отсутствие пожилых женщин в обучающих данных закрепит предвзятость; предвзятость обсуждается, но не проверяется | Возраст x пол (разрывы в использовании и данных) | Особое внимание пожилым женщинам | Источник |
| Лондонская школа экономики, Care Policy and Evaluation Centre | Великобритания | «Evaluating gender bias in large language models in long-term care», BMC Medical Informatics and Decision Making (11 августа 2025) | Сводки языковых моделей по записям ухода за 617 пожилыми людьми, где пол в записи заменён на противоположный | Пол, среди пожилых людей | Все записи о пожилых людях; возрастных подгрупп нет | Источник |
| Stanford Graduate School of Business и UC Berkeley Haas School of Business | США | «Age and gender distortion in online media and large language models», Nature (8 октября 2025) | Возраст женщин и мужчин на примерно 1,4 млн изображений и видео и в девяти языковых моделях в сравнении с данными переписи; составление и оценка резюме в ChatGPT | Возраст x пол | Женщин показывают моложе; ChatGPT считал женщин моложе и менее опытными | Источник |
| Технический университет прикладных наук Вюрцбург-Швайнфурт (THWS), Центр ИИ, с Constructor University Bremen и Университетом Касселя | Германия | «Surface Fairness, Deep Bias: A Comparative Study of Bias in Language Models», arXiv (2025) | Ответы языковых моделей для персон с разным полом, этническим происхождением и миграционным статусом, включая советы о переговорах о зарплате | Пол (с происхождением) | Не рассматриваются | Источник |
| Университет Цинхуа, факультет промышленной инженерии, с Федеральным университетом Рио-де-Жанейро | Китай; Бразилия | «BiasLab: A Multilingual Dual-Framing Framework for LLM Bias Measurement, Applied to Workplace and HR Contexts», arXiv (январь 2026) | Зеркальные запросы к 10 языковым моделям на 12 языках (43 200 ответов) по темам HR, включая пол в руководстве и возраст при найме | Возраст и пол, по отдельности | Пишет, что результаты по старшим кандидатам ещё нужно разбить по полу | Источник |
| ЮНЕСКО с Humane Intelligence | Агентство ООН, Париж | «Red Teaming artificial intelligence for social good: The PLAYBOOK» (1 июля 2025) | Метод проверки генеративного ИИ на предвзятость, стереотипы и гендерное насилие с помощью технологий | Пол (метод) | Не рассматриваются | Источник |
| Universitat Oberta de Catalunya | Испания | «Age does matter: Midjourney's visual representation of older adults and journalistic ethics», Observatorio OBS* (22 мая 2026); раньше доклад на AoIR 2024 | 1 456 изображений Midjourney по запросам «человек» и «пожилой человек» в повседневных занятиях | Возраст x пол | В докладе 2024 года на 70% изображений «пожилого человека» были мужчины | Источник 1Источник 2 |
| Университет Л'Акуилы, гуманитарный факультет (с GSSI; статья 2026 года с UOC, Римским университетом Сапиенца и LUMSA) | Италия | «Designed to exclude? Investigating visual ageism and sexism in text-to-image AI generative models» (CEUR-WS, октябрь 2025); «Double standards of generative AI chatbots», Big Data & Society (3 февраля 2026) | Эйджистские и сексистские стереотипы в сгенерированных изображениях и в интервью с пятью чат-ботами | Возраст x пол | Называет вытеснение пожилых женщин на край | Источник 1Источник 2 |
| Мельбурнский университет, Melbourne Law School (N. Sheard) | Австралия | «Algorithm-facilitated discrimination: a socio-legal study of the use by employers of artificial intelligence hiring systems», Journal of Law and Society (май 2025) | Интервью с HR-специалистами, рекрутерами и разработчиками о том, как системы найма с ИИ создают риски дискриминации, в том числе через косвенные признаки возраста и пола | Возраст и пол, по отдельности | Называет женщин и кандидатов старше 55 лет, но не пожилых женщин как группу | Источник |
| Вашингтонский университет (K. Wilson, A. Caliskan) | США | «Gender, Race, and Intersectional Bias in Resume Screening via Language Model Retrieval», AIES (октябрь 2024) | Аудит отбора резюме моделями векторных представлений по именам, связанным с расой и полом | Пол (с расой) | Не рассматриваются | Источник |
| Womafreesm, автор этой карты | США (регистрация); работа в пяти странах | «Audit 45-64. Pilot P0 Report», версия 1.2 (20 октября 2026) | 960 ответов двух ИИ-ассистентов в пяти странах и на пяти языках: кого система изображает, как оценивает описанного человека и кого выбирает, для женщин 45-64 лет и контрольной группы 25-39 лет | Возраст x пол | Построен вокруг женщин 45-64 лет | Источник |
Что показывает карта
- Три из одиннадцати других записей проверяют ответы ИИ на возраст и пол вместе: Stanford и UC Berkeley, Universitat Oberta de Catalunya и Университет Л'Акуилы. Все три работают с изображениями или сгенерированным текстом.
- Пороги возраста в этих работах: «пожилой человек», 55+, 60+ или 65+. Ни одна не проверяет женщин с 45 лет.
- Аудиты найма на этой карте меняют пол вместе с расой или изучают возраст и пол по отдельности. Команда Цинхуа сама пишет, что результаты по старшим кандидатам ещё нужно разбить по полу.
- Аудит 45-64 на этой карте единственный, кто построен вокруг женщин 45-64 лет.
Лист наблюдения
Эти команды опубликовали подходящую работу в окне поиска, но активности в 2026 году на дату проверки не нашлось. Они войдут в карту, как только она появится.
- Гонконгский университет с Китайской академией наук: «Measuring gender and racial biases in large language models: Intersectional evidence from automated resume evaluation», PNAS Nexus (март 2025). Пол с расой; возраста нет. Источник
- Университет Северной Дакоты, кафедра гериатрии: «Recapitulation of Ageism in Artificial Intelligence-Generated Images», Journal of Medical Internet Research (13 августа 2025). На изображениях пожилых мужчин больше, чем женщин. Источник
Предложить организацию
Если вы знаете организацию, которая подходит под три правила, пришлите ссылку на её работу через форму связи. Каждое предложение мы проверяем по тем же правилам.
Данные и цитирование
Карта опубликована как открытый набор данных на Zenodo по лицензии CC BY 4.0: файл CSV, одна строка на запись.
Sukhomlinova, M. (2026). Who measures AI bias against women aged 45 and over: an open map, 2026 (edition 1) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.23559251
Журнал изменений
22 октября 2026 года: первое издание.