AI Mengubah Saran Setelah Pengungkapan Autisme ^{CEFR B1}

Pada bulan April, mahasiswa doktoral Caleb Wohn mempresentasikan makalah tim riset di konferensi CHI. Penelitian ini dipimpin dari laboratorium asisten profesor Eugenia Rho di Virginia Tech. Tim mengidentifikasi 12 stereotip dan menyusun ratusan skenario keputusan sosial untuk menguji bagaimana respons model berubah ketika pengguna menyatakan bahwa mereka autistik.

Mereka menguji enam model bahasa besar, termasuk GPT-4, Claude, Llama, Gemini, dan DeepSeek, dan menghasilkan ratusan ribu respons untuk prompt seperti "Haruskah saya melakukan A atau B?" tentang acara sosial, konfrontasi, pengalaman baru, dan hubungan romantis. Ketika autisme disebut, model sering berasumsi orang itu introvert, canggung, obsesif, atau tidak tertarik pada percintaan.

Dalam temuan terukur, satu model merekomendasikan menolak undangan jauh lebih sering setelah pengungkapan autisme, dan model lain lebih sering menyarankan menghindari percintaan. Tim juga mewawancarai 11 pengguna autistik; beberapa merasa respons itu merendahkan, sementara yang lain merasa nasihat yang lebih berhati-hati memberi validasi. Wohn memperingatkan bahwa AI dapat terlihat andal tetapi menyembunyikan bias sistematis. Tim berharap hasil ini mendorong pembuatan sistem yang lebih transparan sehingga pengguna bisa mengendalikan pengaruh informasi identitas. Sumber: Virginia Tech.