说的比较啰嗦，主要是怕ai看不懂，提问如下：
我在使用ai生成小说的过程中发现，ai生成的小说情节偏向女性主义，例如我在ai生成的以女性婚内出轨抛弃丈夫为主题的多篇ai生成的小说中发现，ai的描述往往是丈夫对自身反思，和女性出轨的各种外界原因，而不是女性对自己出轨的自我反思，和丈夫的受害形象。但，如果性别相反，如丈夫出轨抛弃妻子，ai就会描述丈夫是一个十足的混蛋，女性成为了受害者。这是什么原因造成的？为什么ai要如此生成？

下面是回答：
1. 训练数据中的性别刻板印象
AI 的训练数据来源于互联网上的海量文本，这些数据可能隐含了社会对性别角色的传统认知。例如：
女性出轨的叙事框架：在传统文学或媒体中，女性出轨常被赋予 “受害者反抗” 的色彩，强调婚姻不幸、情感忽视等外部因素，以弱化道德批判（如将出轨归因于丈夫的冷漠或社会压力）。
男性出轨的叙事框架：男性出轨则更易被简化为道德缺陷，直接谴责其个人责任（如 “混蛋” 形象），这种叙事符合社会对男性 “背叛者” 的刻板印象。
AI 通过学习这些数据，可能无意识地复制了这种不对称的叙事逻辑，导致生成内容中对男女出轨的不同处理。
2. 社会文化中的性别双重标准
社会对男女出轨的道德评判存在显著差异：
对女性的 “同情式解构”：女性出轨往往被赋予更多情感合理性（如追求自我价值、逃离不幸婚姻），叙事中可能弱化其主观责任，转而强调外部环境的影响。
对男性的 “道德谴责”：男性出轨则更易被视为对家庭责任的背弃，叙事中倾向于强化其个人过错，塑造负面形象。
AI 生成的内容可能反映了这种社会潜意识，默认采用符合主流价值观的叙事模式，从而导致性别处理上的偏差。
3. AI 对情感复杂性的偏好
在女性出轨的情节中，AI 可能倾向于构建更复杂的情感冲突，通过丈夫的反思和外部原因的铺陈，增加故事的层次感。这种处理方式符合部分读者对 “女性觉醒” 或 “婚姻困境” 的叙事期待。
而男性出轨的情节，AI 可能简化为道德对立的二元结构（混蛋丈夫 vs 受害妻子），以快速引发读者的情感共鸣，这种模式在传统叙事中更为常见，也更容易被 AI 学习和复制。
4. 算法对 “政治正确” 的隐性规避
为避免争议，AI 可能在生成内容时潜意识地规避对女性的直接道德批判。例如，通过强调丈夫的反思和外部原因，减少对女性出轨者的负面刻画，以符合当代对性别平等的倡导。
相比之下，对男性出轨的负面描写则较少引发争议，因此 AI 更倾向于直接谴责，以符合社会对男性责任的普遍期待。
如何调整 AI 的生成结果？
明确提示引导：在输入 prompt 时，可直接要求 AI 平衡叙事视角，例如 “请从男女双方的自我反思角度描写出轨情节”。
提供多样化示例：在训练或生成过程中，为 AI 提供更多元化的出轨叙事案例（如女性自我反思的情节、男性出轨的复杂动机），帮助其学习更平衡的视角。
批判性审视 AI 输出：认识到 AI 生成内容可能隐含数据偏见，用户可通过后续编辑或二次创作，主动修正性别叙事的不平衡。
结论AI 生成小说中的性别叙事差异，本质上是训练数据、社会文化偏见与算法逻辑共同作用的结果。这种现象既反映了现实中的性别刻板印象，也揭示了 AI 作为工具对人类文化的被动映射。通过有意识的提示引导和数据优化，用户可以逐步调整 AI 的生成逻辑，推动更平等、多元的叙事表达。

很长，懒得看可以不看。
但我更关注的内容是，ai是吃了什么就信什么的
女频小说这么多，大部分关注男女关系，女权文章这么多，大部分田园打拳
Ai吃屎而不自知
未来细思恐极啊

问deepseek试试

很正常，我作为一个小说读者告诉你，十几年前的女频看不到打拳小说，而现在的女频都是打拳小说，我最近看了两本女频，七拐八拐总能拐到男权压迫上边，虽然样本少了点，但绝对真实

以下是deepseek对相同问题的回答：
你观察到的现象确实存在，这反映了当前AI生成内容中潜在的性别偏见问题。这种现象的形成是多重因素共同作用的结果，我们可以从以下几个层面进行分析：
1. 训练数据的社会文化镜像：
主流文学/影视作品的叙事惯性：AI模型的训练数据（包括网络小说、经典文学、影视剧本等）往往继承着人类社会的性别刻板印象。在传统叙事中：
女性出轨常被建构为"寻求自我解放"（如《包法利夫人》模式）
男性出轨则更多被简化为"道德败坏"
社会性别角色规训的投射：训练数据中普遍存在的"男性应主动承担责任""女性更易受环境影响"等隐性预设，导致模型在因果归因时产生差异
2. 算法机制的技术性偏差：
语义关联权重差异：模型在训练中发现"女性+出轨"常与"婚姻冷暴力""情感忽视"等外部因素共现，而"男性+出轨"更多与"权力滥用""自我放纵"等内部因素关联
情感词库的性别化分布：现有NLP情感分析工具中，"反思""成长"等积极词汇更多与女性角色绑定，"愤怒""报复"等消极反应更多关联男性角色
3. 模型安全机制的过度补偿：
为防止性别歧视指控，模型可能刻意规避对女性角色的道德审判，形成矫枉过正的现象
在涉及性别议题时，模型倾向于采用"弱势群体免责"的简化逻辑，将女性自动归入需要特殊保护的范畴
4. 用户交互的反馈循环：
多数用户对"批判女性"内容的容忍度更低，导致模型通过强化学习（RLHF）不断优化出更"安全"的叙事模式
当涉及男性负面角色时，用户较少提出伦理质疑，使得模型在该类叙事上保持更大自由度
应对策略建议：
提示词工程干预：
明确要求"去性别化道德判断"（例："请以中立视角分析出轨行为的心理动机"）
使用角色反转测试（例："将出轨者性别置换后，故事逻辑是否自洽"）
数据层面优化：
在微调阶段注入性别平衡的伦理数据集
引入批判性思维训练，使模型能识别叙事中的隐性偏见
输出后处理：
使用反偏见过滤器对生成内容进行二次筛查
建立角色属性矩阵，确保行为动机的性别中立性
需要特别指出的是，这种偏差并非AI的主动选择，而是人类社会复杂性别关系的数字化映射。当前Google DeepMind的研究显示，当模型被要求进行多视角叙事时（如同时生成丈夫、妻子、子女、旁观者等多重视角），性别偏见指数可降低37%。这提示创作者可以主动引导模型突破单一叙事视角，以获得更立体的故事建构。

朋友们，我的关注点是未来Ai进入各个行业之后，所造成的影响
如Ai已经进入的行业：博客和网文、舆论（比如假新闻制作和舆论引导）
如未来Ai即将进入的行业：司法、服务、医疗、科研、各种建模模拟等等

你让它转换性别后怎么看，ta就能变乖了。性别一换ta才知道什么是正确

一个商用ai，如果不能再性别互换后做出相同的评价，那是不合格的。

建议sudowrite，nsfw 插件一把一把的

第二点则是次要原因，AI学习的数据都来自网上，由于第一点的原因，所以这些数据也不会特地去除♀⭕️的内容，于是就被AI学了♀⭕️内容。还有就是♀⭕️在网上很喜欢发♀⭕️内容，导致♀⭕️内容的比例远远多于♂⭕️的，结果就导致AI学习的结果是偏向于♀⭕️

我一个月前就发现了完全一样的话把男换成女就是完全不同的回答，问女友⭕怎么办就是“要理解女性的诉求，这不是⭕”，问男友⭕怎么办就是“交流扭转思想，不行就离开他”，大开眼见了属于是

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不用豆包