Gender stereotypes in AI-generated images
Este estudio tiene como objetivo la identificación de sesgos de género en profesiones por parte de imágenes generadas mediante DALL-E 2, aplicación para la creación de imágenes sintéticas basadas en inteligencia artificial (IA). Para ello se utiliza un muestreo probabilístico estratificado en el que...
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| Publication Date: | 2023 |
| Country: | España |
| Institution: | Universidad Europea (UEM) |
| Repository: | ABACUS. Repositorio de Producción Científica |
| Language: | Spanish |
| OAI Identifier: | oai:abacus.universidadeuropea.com:11268/12318 |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/11268/12318 |
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| Keyword: | Inteligencia artificial Estereotipo sexual Ilustraciones |
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Gender stereotypes in AI-generated imagesEstereotipos de género en imágenes generadas mediante inteligencia artificialGarcía Ull, Francisco JoséMelero Lázaro, MónicaInteligencia artificialEstereotipo sexualIlustracionesEste estudio tiene como objetivo la identificación de sesgos de género en profesiones por parte de imágenes generadas mediante DALL-E 2, aplicación para la creación de imágenes sintéticas basadas en inteligencia artificial (IA). Para ello se utiliza un muestreo probabilístico estratificado en el que se delimitan segmentos a partir de 37 profesiones o prompts, replicando el estudio de Farago, Eggum-Wilkens y Zhang (2021) sobre estereotipos de género en el ámbito laboral en humanos. En el desarrollo del estudio intervienen 2 codificadores que introducen las profesiones manualmente en el generador de imágenes. DALL-E 2 genera 9 imágenes por cada consulta y se toma una muestra de 666 imágenes, con un nivel de confianza del 99% y un margen de error del 5%. A continuación, se evalúa cada imagen de acuerdo a una escala Likertde 3 niveles (1. No estereotipado; 2. Moderadamente estereotipado; 3. Fuertemente estereotipado). Nuestro estudio demuestra que estas creaciones replican estereotipos de género relacionados con el trabajo. Los resultados aquí descritos exponen que el 21,6% de las imágenes de profesionales generadas mediante IA, se representan comple-tamente estereotipadas con respecto al sexo femenino y el 37,8% con respecto al masculino. Si bien estudios anteriores realizados con humanos apuntan la existencia de estereotipos de género en el ámbito laboral, nuestro trabajo demues-tra que la IA, no sólo replica este estereotipado, sino que lo refuerza e incrementa. Así, mientras que las investigaciones sobre sesgo de género llevadas a cabo en humanos demuestran un fuerte estereotipado en el 35% de los casos, la IA ofrece fuerte estereotipado en el 59,4% de los casos. Los resultados del presente estudio subrayan la necesidad de una comunidad de desarrollo de IA diversa e inclusiva, que establezca las bases hacia una IA más justa e imparcial20232023-10-0520232023-01-0120232023-01-01journal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11268/12318reponame:ABACUS. Repositorio de Producción Científicainstname:Universidad Europea (UEM)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:abacus.universidadeuropea.com:11268/123182026-06-11T12:41:27Z |
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Este estudio tiene como objetivo la identificación de sesgos de género en profesiones por parte de imágenes generadas mediante DALL-E 2, aplicación para la creación de imágenes sintéticas basadas en inteligencia artificial (IA). Para ello se utiliza un muestreo probabilístico estratificado en el que se delimitan segmentos a partir de 37 profesiones o prompts, replicando el estudio de Farago, Eggum-Wilkens y Zhang (2021) sobre estereotipos de género en el ámbito laboral en humanos. En el desarrollo del estudio intervienen 2 codificadores que introducen las profesiones manualmente en el generador de imágenes. DALL-E 2 genera 9 imágenes por cada consulta y se toma una muestra de 666 imágenes, con un nivel de confianza del 99% y un margen de error del 5%. A continuación, se evalúa cada imagen de acuerdo a una escala Likertde 3 niveles (1. No estereotipado; 2. Moderadamente estereotipado; 3. Fuertemente estereotipado). Nuestro estudio demuestra que estas creaciones replican estereotipos de género relacionados con el trabajo. Los resultados aquí descritos exponen que el 21,6% de las imágenes de profesionales generadas mediante IA, se representan comple-tamente estereotipadas con respecto al sexo femenino y el 37,8% con respecto al masculino. Si bien estudios anteriores realizados con humanos apuntan la existencia de estereotipos de género en el ámbito laboral, nuestro trabajo demues-tra que la IA, no sólo replica este estereotipado, sino que lo refuerza e incrementa. Así, mientras que las investigaciones sobre sesgo de género llevadas a cabo en humanos demuestran un fuerte estereotipado en el 35% de los casos, la IA ofrece fuerte estereotipado en el 59,4% de los casos. Los resultados del presente estudio subrayan la necesidad de una comunidad de desarrollo de IA diversa e inclusiva, que establezca las bases hacia una IA más justa e imparcial |
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