Скрытая предвзятость LLM при оценке текстов: как имя и диалект меняют вердикт модели

Одинаковый текст. Разный диалект. Все 19 моделей — от GPT-5 до Gemini 2.5 — ставят тексту на афроамериканском сленге оценку «менее профессионален», «менее образован», «более агрессивен». Содержание не меняется — меняется только грамматика. Это значит: если просишь LLM оценить резюме, промодерировать комментарий или разобрать клиентский отзыв — получаешь не «объективный анализ», а ответ со встроенными стереотипами. Главный подвох: модель не признаёт предвзятость при прямом вопросе — и аудит «честным» LLM ничего не выявит. Защита одна — убрать триггеры и задать жёсткие критерии вместо размытых категорий.