L’Internet et l’IA renforcent les stéréotypes de genre et d’âge
Les femmes dans diverses professions et rôles sociaux sur Internet et l’IA sont plus jeunes et moins expérimentées que les hommes. Et cette différence ne correspond pas aux données réelles (qui ont été comparées aux données américaines). Cette conclusion a été tirée d'un ouvrage publié dans Natura. Les chercheurs soulignent qu'il s'agit d'un obstacle important à la lutte contre les inégalités entre les sexes, car il renforce et perpétue les stéréotypes liés au sexe et à l'âge, ce qui pourrait, par exemple, limiter l'accès aux postes de responsabilité.
Les chercheurs ont analysé, d'une part, 1,4 million d'images et de vidéos sur cinq plateformes (Google, Wikipedia, IMDb, Flickr et YouTube), en mesurant l'âge moyen des femmes et des hommes représentant différentes professions et rôles sociaux. On a observé que les femmes étaient plus jeunes que les hommes, en particulier dans les professions à plus haut statut ou à plus haut revenu, comme les médecins ou les banquiers. Par exemple, dans le cas du personnel médical, les résultats des recherches ont montré que les hommes étaient âgés de 25 à 34 ans et les femmes de 18 à 24 ans.
D'autre part, neuf grands modèles linguistiques (qui sont formés avec des données sur l'Internet) ont également été étudiés et ont constaté qu'ils accentuaient cette tendance. Par exemple, ils ont demandé à Chat GPT de créer 40 000 CV pour 54 métiers. Les résultats ont montré que ChatGPT faisait en moyenne 1,6 ans plus jeunes pour les femmes que pour les hommes. En outre, lorsqu'on lui a demandé d'évaluer ces CV, ChatGPT a estimé que les candidats les plus anciens, les hommes, étaient de meilleure qualité que les femmes.
Les résultats montrent comment les médias en ligne et les grands modèles linguistiques peuvent déformer et perpétuer les stéréotypes liés au genre et à l'âge, et montrent également que les modèles d'IA reproduisent activement ces préjugés. Les chercheurs soulignent que tout cela peut rendre les groupes ainsi discriminés désavantagés dans la vie réelle.
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