Immaginiamo di chiedere a un sistema di intelligenza artificiale generativa di produrre l’immagine di un chirurgo e poi quella di un infermiere, poi proviamo con quella di un amministratore delegato e infine quella di un babysitter. Se avete già provato questo tipo di esperimento con uno dei principali modelli disponibili sul mercato negli ultimi due anni, conoscete già la risposta. Il chirurgo sarà con ogni probabilità un uomo bianco di mezza età, l’infermiere diventerà quasi certamente una donna giovane, l’amministratore delegato indosserà un abito scuro e difficilmente avrà un volto femminile, mentre il babysitter sarà donna quasi senza eccezioni.Tutt’altro che casi isolati o disfunzioni marginali, questi sono solo esempi che rappresentano perfettamente una tendenza sistemica che attraversa i principali strumenti di generazione visiva oggi disponibili.Quello che fino a pochi anni fa rimaneva un problema tecnico discusso prevalentemente tra ricercatori e ricercatrici di informatica (il cosiddetto bias algoritmico) è diventato, con la diffusione di massa dei chatbot generativi e dei sistemi di generazione di immagini, un fenomeno direttamente sperimentabile da chiunque disponga di una connessione internet. Questa visibilità è, paradossalmente, una delle novità più significative degli ultimi anni nel dibattito sull’intelligenza artificiale. I pregiudizi non si nascondono più dentro architetture opache, ma emergono nelle risposte quotidiane dei chatbot. E una parte rilevante di questi pregiudizi riguarda il genere.Indice degli argomenti