يذكر Gizmodo أن وكلاء الذكاء الاصطناعي أعادوا إنتاج فجوة الأجور بين الجنسين في مهام التوظيف والأجور المحاكاة، إذ ظهرت الفجوة في نتائج المهام لا في أي تعليمات صريحة للوكيل. وتضيف النتيجة إلى الأدلة القائمة على أن سلوك الوكيل يورث أنماطًا موجودة في البيانات التي بُني عليها ويضخّمها، وأن تلك الأنماط قد تظهر في قرارات لاحقة حتى عندما تكون المهمة نفسها محايدة.
النتيجة ذات صلة بما يتجاوز تدريب النموذج. فالوكيل الذي يوزّع الأجور أو يرتّب المرشحين أو يوجّه العمل هو نظام يضم أدوات وذاكرة وprompts وتنسيقًا حول نموذج، ويمكن لكل طبقة من هذه الطبقات أن تحمل تحيّزًا أو تعيد تشكيله. لذلك يعتمد اكتشاف هذا السلوك على ممارسات التقييم والتدقيق: مجموعات مهام مضبوطة بمدخلات مقترنة، وتوزيعات نتائج تُقارن بين المجموعات، وتتبّعات تُظهر أي خطوة أدخلت التباعد. ولا تُثبت درجة معيار قيا
ما يبقى غير واضح من التغطية هو حجم المحاكاة وإعدادها، ومكدّس الوكيل المحدد المستخدم، وما إذا كانت الفجوة استمرت في ظل المعالجة. ويتعامل Behzat AI مع هذه الفئة من النتائج باعتبارها مشكلة تقييم وتدقيق، لا مجرد مشكلة تدريب نموذج.