在1970年代，當研究人員要求孩子們畫出科學家時，99%的孩子都畫了一個男性。隨著這項實驗在50年內的重複，畫出的女性數量有所增加，並且在過去十年中，超過一半的女孩在被問到科學家長什麼樣子時會畫出女性。
如今，Google搜尋結果傾向於與這些孩子的畫作相符。輸入一個職業，你會看到一系列的庫存照片，呈現出許多職業中的性別平等。然而，儘管表面上看似性別平等，這些結果卻捕捉到了社會對女性的其他期望。細心的觀察者可能會發現，許多被描繪的女性似乎相當年輕，而男性則往往顯得較老。
毫無疑問，女性受到廣告、流行媒體和善意的評論（例如「你看起來不像你的年紀」）的影響，被鼓勵出現青春的形象。對女性來說，老化通常被描繪為負面，而年長的男性則被視為更有智慧和經驗。大多數女性都有過這種親身經歷，但對這種現象的數據卻相對稀少。
為了找出這種偏見的普遍性，一組來自伯克利的研究人員調查了互聯網上一些最常見的地方（例如ChatGPT、IMDb、Google和維基百科）中的圖像和文本，發現女性的形象通常顯示得年輕於男性，因而被貶值。
不過，這一現象並沒有驚訝到伯克利哈斯商學院的助理教授索倫·德勒考特（Solène Delecourt），但她指出：“我們看到的影響範圍更廣，並可能在勞動市場上對女性造成影響，這一規模也許超出了我的預期。”
研究人員分析了來自Google搜索的超過五十萬張圖像，發現女性的顯示年齡持續低於男性。這被認為是文化偏見的一種指標，因為“這基本上是在給你最有可能點擊的內容。”
在互聯網上，女性最常被顯示為二十多歲，而男性則通常為四十或五十多歲。這不僅僅是女性在圖像中看起來更年輕，實際上，她們的年齡往往也確實更低。在IMDb和維基百科上，研究人員能夠收集到照片中人物的實際年齡，這一趨勢仍然存在。
這反映了娛樂產業中的招聘偏見，德基於此指出，但這些也是最受訪問的頁面。對於那些在IMDb上查找好萊塢資料的人來說，“影響和注意力偏向於年長男性。”
在線圖像和文本中，研究人員發現數以千計的職業和其他類別中，男女之間的描繪普遍存在偏差。但在普查數據中，檢視了大多數領域後，發現男性和女性之間並沒有年齡差異。在少數職業中，存在年齡差距的情況下，女性的平均年齡高於男性。但在線圖像卻呈現出相反的情況。
“我們在數據中看到的模式與現實並不匹配，”德勒考特說。“在美國，實際上，全球的平均女性壽命更高。平均女性年齡更大，因此我們在線圖像、文本和視頻中所看到的都是錯誤的。”
這一年齡差距神話也影響了人們對女性在工作場所的看法。作為研究的一部分，研究人員詢問參與者尋找不同職業的工作人員照片。當參與者選擇女性照片時，他們假定這些工作人員的年齡通常較小且經驗較少。
通過影響人們的看法，這種普遍的圖像可能在招聘決策中產生現實後果。而且，網上的年齡差距在更高地位和更高收入的職位上最為明顯，可能會進一步加劇性別薪資差距，因為在擁有研究生和專業學位的人群中，性別薪資差距更加明顯。
在線數據還用於訓練AI，這進一步延續了偏見。在年齡和性別的情況下，研究人員發現ChatGPT認為女性較年輕且經驗較少，並且對年長男性的簡歷評分最高——這是一個令人擔憂的事實，因為越來越多的公司在招聘過程中使用AI，從篩選簡歷到進行和錄製面試。
“計算機驅動的決策表面上看起來客觀，”紐約大學教授希爾克·謝爾曼（Hilke Schellmann）表示，她是未參與研究的《演算法》一書的作者。“問題在於，我們人類常常認為模型的結果看起來客觀，主題正確，但實際上，如果輸入的數據有偏見，那麼很可能會複製這種偏見。而我們一次又一次地看到這一點。”
大型AI模型“需要消耗互聯網上所有數據，”德基於此告訴我。“當你開始處理這類人類文化的數據時，它的偏見、刻板印象、神話和幻覺幾乎無法避免，因此這是非常棘手的。”
隨著AI的發展，這些刻板印象可能會變得更為根深蒂固。“模型從先前的模型中學習，如果偏見已經嵌入，我們有很多證據表明，它可能會放大這種偏見，”謝爾曼說。模型中並未建立任何防範措施，她補充道，並且幾乎沒有監管。
研究人員之所以研究年齡和性別，是因為這兩個類別是他們能夠自信地在互聯網上衡量的，但這並不是在線數據和AI模型存在偏見的唯一方式。其他研究還發現，AI圖像生成器經常生成種族主義和性別歧視的刻板印象，這種情況隨著AI圖像和文本在搜索結果和更廣泛的在線環境中的普遍出現而可能會變得越來越常見。
“人們越來越依賴互聯網和這些演算法來了解他們的社會世界，過濾信息，提供他們用來了解人們及世界運作的圖像、視頻和內容，”德基於此表示。“這些每日被數百萬人使用的流行演算法正在鞏固這些偏見。”
(内文照片来自GOOGLE)
