Bias di genere nell’Intelligenza Artificiale: perché le immagini generate sono prevalentemente maschili?

L’intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente diventando parte integrante delle nostre vite, influenzando il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Tuttavia, nonostante i progressi, l’IA non è immune ai bias, compresi quelli di genere. Un fenomeno osservato è che, quando il genere non è specificato nelle richieste, molti modelli di IA tendono a generare immagini prevalentemente di uomini. Ma perché accade questo? In questo articolo esploreremo le cause di questo squilibrio e cosa si può fare per correggerlo.

Bias nei dati di addestramento

Una delle cause principali del perché l’IA tenda a generare immagini di uomini è legata ai dati di addestramento. Le intelligenze artificiali vengono allenate su enormi quantità di dati, che includono immagini e testi provenienti da fonti diverse. Se i dati di addestramento contengono un numero sproporzionato di immagini di uomini rispetto a quelle di donne o altre rappresentazioni di genere, l’IA tenderà a riflettere questo squilibrio nei risultati.

In altre parole, se il modello “vede” principalmente uomini durante l’addestramento, sarà più incline a generare immagini maschili anche quando non è richiesto esplicitamente un genere. Questo fenomeno riflette un problema più ampio nella raccolta e selezione dei dati: se i dati non sono rappresentativi della diversità della popolazione, i risultati saranno distorti.

Modelli culturali e stereotipi

Un altro fattore cruciale è rappresentato dai modelli culturali e stereotipi presenti nei dati. Alcune professioni o ruoli, come quello dello scienziato, del leader o dell’esperto, sono stati tradizionalmente associati agli uomini in molte culture. Questa rappresentazione storica e culturale può influenzare anche il comportamento dell’IA, che riproduce involontariamente i pregiudizi presenti nei dati di partenza.

Per esempio, se un modello è stato addestrato su un grande numero di immagini in cui le figure professionali sono prevalentemente maschili, quando si richiede un’immagine di un professionista senza specificare il genere, l’algoritmo potrebbe generare automaticamente un uomo. Questi stereotipi vengono perpetuati inconsciamente, senza che l’IA comprenda il contesto sociale o le implicazioni di genere.

Ambiguità nelle richieste

Quando una richiesta non è chiara riguardo al genere, il modello potrebbe interpretare la situazione in modo neutrale. Tuttavia, per ragioni storiche e sociali, la rappresentazione “neutra” tende a essere interpretata come maschile. Questo è un riflesso di come il maschile è spesso considerato il default in molte società, in particolare nei settori scientifici e tecnologici.

Questo fenomeno sottolinea l’importanza di dare istruzioni specifiche quando si interagisce con l’IA. Se si richiede un’immagine senza menzionare il genere, specificare esplicitamente la diversità di genere può contribuire a ottenere risultati più bilanciati.

Algoritmi non bilanciati

Un altro aspetto riguarda la progettazione stessa degli algoritmi di IA, che potrebbero non essere stati calibrati o testati adeguatamente per generare rappresentazioni di genere diverse in modo equo. Questo squilibrio negli algoritmi può portare a una sovra-rappresentazione degli uomini nelle immagini generate.

Se gli sviluppatori non mettono in atto misure per bilanciare l’addestramento del modello con rappresentazioni equamente distribuite tra i generi, è più probabile che l’IA riproduca tali disparità.

Come contrastare il Bias di genere

Per risolvere questo problema, è necessario un approccio olistico. In primo luogo, bisogna partire dalla progettazione dei dataset, garantendo che siano equilibrati e rappresentino una varietà di generi, etnie e background. Un altro passo cruciale è la calibrazione degli algoritmi, in modo che siano in grado di generare rappresentazioni equilibrate in assenza di specifiche. Infine, è importante che gli utenti siano consapevoli di questi biase, quando possibile, forniscano istruzioni più precise per ottenere risultati che rispettino la diversità.

L’IA può essere un potente strumento per promuovere inclusione e diversità, ma solo se viene sviluppata e utilizzata con consapevolezza. Contrastare il bias di genere nell’IA richiede un impegno sia da parte degli sviluppatori che degli utenti, affinché le tecnologie del futuro possano essere realmente inclusive per tutti.

Valeria Buremi