В статье рассмотрены риски для социального восприятия медицинских профессий в контексте роста популярности генеративных текстовых и визуальных нейросетей. Статья находится в русле многочисленных исследований, которые склонны видеть скорее риски данной технологии, в том числе для области здравоохранения. Тематика стереотипов в отношении медицинских профессий крайне важна, т. к. они обнаруживают связь с негативными исходами для системы здравоохранения. Исследование сосредоточено в первую очередь на восприятии специалистов в области сестринского дела со стороны населения. С использованием выгрузок сетей СhatGPT, Kandinsky и Шедеврум проведено исследование заложенных в нейросети представлений о сестринской профессии. Во всех нейросетях мы видим воспроизводство стереотипов: стереотипы о внешности (пол, возраст, раса, униформа) чаще «разделяют» визуальные нейросети, а о функционале (отсутствие автономии, зависимость от коллег) — текстовые нейросети. Мы можем предполагать риски возникновения замкнутого круга, когда сеть обучается на данных с множеством стереотипов, а продукты на основании её выдачи увеличивают масштаб стереотипных представлений при дальнейшем обучении нейросети. Упомянуты усилия разработчиков, чтобы избежать воспроизведения стереотипий, но выгрузки показывают, что они не до конца успешны. Рекомендовано распространение социгуманитарной экспертизы нейросетей для предупреждения распространения искажений восприятия в них. Предлагается «промпт-эксперимент» как механизм выявления такого рода рисков.

СhatGPT, нейросети, медицинская профессия, медицинская сестра, восприятие, СhatGPT.