この研究を経て、ヴァン・クーベリング自身もプロンプト作成時にぼかし表現や「私たち（can we）」といった共同体的なフレーズを使っていないかを意識するようになった、と語った。しかし彼女は、話し方のパターンを変える負担を女性だけに強いるのは不公平だと考えている。「ユーザーにすべての負担を押し付けるのではなく、開発企業側がモデルを修正すべきだ」と、彼女は同大学のプレスリリースで述べている。
それでも、同じプロンプトの言い回しをいろいろと変えてみてAIの回答がどのように変化するかを試してみることは、ユーザーにとっても興味深い試みになるはずだ、とヴァン・クーベリングは言う。
ビジネスシーンでLLMを使用する際の影響
今回の研究で明らかになった差異が重要である理由は、AIがすでに職場のコミュニケーションにおいて日常的なツールになっているからだ。テクノロジー企業のオムニ・カリキュレーター（Omni Calculator）が2026年に行った調査によると、従業員の3分の2が毎週の業務連絡にAIを利用している。気まずい返信や難しいメッセージへの対応など、場合によっては男性よりも女性の方がAIを使って文書を作成する傾向が強いことも分かっている。
AIが生成したメッセージは、同僚や上司、あるいは採用担当者に送られることが多いため、AIから返ってきた基準以下の的外れな提案は、女性のキャリアに現実的な悪影響を及ぼす可能性がある。
同研究の共同執筆者であり、ジョンズ・ホプキンス大学のコンピューターサイエンス教授であるアンジャリー・フィールド（Anjalie Field）は、これが職場での評価にどう影響するかを説明する。「社内の誰かに送るメールの作成をモデルに依頼する際、女性がよく使う言葉遣いをしてしまうと、複雑さに欠け、知的水準が低く、フォーマルさの足りない回答が返ってくる。それが、その文書を受け取った相手からのあなたに対する評価に影響することになる」と、同大学のプレスリリースで述べている。
研究論文の中で著者らは、AIによるこうした格差のある扱いが、女性に対する偏見を強化しかねないとも説明している。「ビジネスにおけるリスクは極めて高い。職場においては、性別によるコミュニケーションパターンの違いが既存のバイアスと交差し、不利益がさらに複雑に重なり合っている。女性に典型的なコミュニケーションスタイルが、よりシンプルで洗練されていない出力を引き出し、それがビジネス文書に使用されるならば、大規模言語モデル（LLM）は意図せずして女性の業務能力に対するステレオタイプを強化したり、彼女たちの発言の説得力を弱めたりしてしまう可能性がある」
