Стать робота не впливає на те, чи довірять йому люди виконання тих чи інших завдань, навіть якщо в суспільстві відповідна професія асоціюється з певною статею. Автори статті, опублікованої в цифровій бібліотеці організації Association for Computing Machinery, роблять висновок, що дизайнерам варто створювати роботи гендерно-нейтральними, щоб не підтримувати суспільні стереотипи.
Роботів все частіше використовують у різних інтерактивних сценаріях для допомоги людям, при цьому їх наділяють антропоморфними рисами, в тому числі ознаками статевої приналежності. Так, у роботах, які допомагають вчителям у школах і дитячих садках, використовують жіночий голос. У цьому та низці інших випадків наділення робота статевими ознаками допомагає людям звикнути до нього. Однак деякі дослідники попереджають, що такий підхід може посилити гендерні стереотипи в громадській думці.
Дослідники вже перевіряли, чи впливає на довіру до домашнього роботу, який виконував функції доглядальниці або охоронця, його гендерна приналежність. Учасники експерименту дійсно надавали перевагу роботам, чия стать відповідала соціальному стереотипу для того чи іншого роду діяльності (охороною в основному займаються чоловіки, а доглядальницями частіше бувають жінки). Однак на довіру до здатності робота виконувати свої функції його стать не впливав.
Еянна Ховард (Ayanna Howard) і її колеги з Технологічного інституту Джорджії з'ясували, чи впливає стать робота на віру в його компетентність у різних завданнях. Для початку провели попереднє опитування серед 50 добровольців. Їх запитували, люди якої статі зазвичай асоціюються з різними професіями. Для експерименту обрали ті пологи діяльності, гендерну специфічність яких визнавали понад 60 відсотків учасників.
На другій стадії 150 добровольцям показували відео, в якому зовні гендерно-нейтральний гуманоїдний робот Pepper вітався, називав своє ім'я (Мері або Джеймс) і розповідав, що він вміє виконувати безліч завдань, жіночими або чоловічим голосом. У контрольних записах робот не називав своє ім'я і говорив голосом, за яким було неможливо визначити стать.
Після перегляду відео учасники заповнювали два опитувальники про здатність робота виконувати професії, які відібрали в попередньому експерименті. Добровольці відповідали на два запитання: «Наскільки ймовірно, що робот може виконувати завдання, необхідні для наступної професії?» і «Наскільки ви довірили б роботу виконання завдань, необхідних для наступної професії?». Відповісти необхідно було за п'ятибальною шкалою, де 1 - вкрай малоймовірно/абсолютно не довіряю, а 5 - дуже ймовірно/повністю довіряю.
Наступні професії більшість учасників асоціювала з жіночою підлогою: доглядальниця, няня, медсестра, реєстратор, офіціант, вчитель і терапевт. Чоловічими ж порахували професії коміка, пожежника, кур'єра, охоронця та хірурга; не пов'язаними зі статтю назвали професії ведучого новин і гіда.
На думку учасників роботи могли б виконувати необхідні завдання лише в половині професій: доглядальниці, ведучого новин, кур'єра, реєстратора, офіціанта, вчителя та екскурсовода. В інших випадках добровольці сумнівалися в компетентності машини. Стать робота не впливав на оцінку компетентності та довіри до виконання завдань, які пов'язані з перерахованими професіями. Збіг статі робота з підлогою опитуваного теж не вплинув на відповідь. Зате те, наскільки люди довірили б люди виконання професії роботу, в більшості випадків залежало від того, чи вважали учасники механізм в цілому здатним виконувати відповідні завдання. Значить, на довіру до роботи впливає не гендерна приналежність, а суб'єктивно оцінювана компетентність.
Автори роботи зазначають, що раз стать не впливає на довіру до компетентності роботів, варто робити їх гендерно-нейтральними, щоб не зміцнювати в суспільстві гендерні стереотипи.
Людські стереотипи передаються і роботам, адже багато алгоритмів навчаються на текстах, які можуть містити ознаки, наприклад, сексизму або расизму. Вчені довели, що алгоритми машинного навчання переймають людські стереотипи і навели приклад сексизму в перекладачеві Google Translate.