Through a Gendered Lens: Artificial Intelligence, Photographic Representation, and the Politics of Vision in World Cinema
Questo studio a metodi misti rivela che l'intelligenza artificiale riproduce sistematicamente le convenzioni fotografiche patriarcali nel cinema mondiale attraverso un "Indice di Pregiudizio Fotografico di Genere" quantificabile e un "Framework dello Sguardo di Genere dell'IA" teorico, mentre i dati empirici confermano che le professioniste del cinema percepiscono questi strumenti come significativamente più limitanti rispetto ai loro colleghi uomini.
Articolo originale sotto licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Questa è una spiegazione generata dall'IA dell'articolo qui sotto. Non è stata scritta né approvata dagli autori. Per precisione tecnica, consulta l'articolo originale. Leggi il disclaimer completo
Immaginate la cinepresa come uno specchio magico che non si limita a riflettere il mondo, ma decide come lo vediamo. Per decenni, la teorica del cinema Laura Mulvey ha sostenuto che questo specchio fosse impugnato da uno "sguardo maschile" (male gaze), trasformando le donne in oggetti da guardare piuttosto che in persone con una storia. Ma ora è arrivato un nuovo tipo di specchio: l'Intelligenza Artificiale.
Questo articolo pone una domanda spaventosa ma affascinante: se insegniamo a un'IA a realizzare film mostrandole milioni di vecchie foto e film, copierà semplicemente le cattive abitudini del passato?
La risposta breve è un rumoroso, statistico sì.
La macchina delle "cattive abitudini"
Pensate all'IA come a uno studente velocissimo che impara copiando. Se mostrate a questo studente una biblioteca piena di vecchi film in cui le donne sono sempre mostrate in primi piani stretti (concentrandosi solo sulle labbra o sugli occhi) e gli uomini sono mostrati da lontano (mostrando tutto il corpo e il potere), lo studente impara che questo è il modo in cui funziona il mondo.
I ricercatori hanno testato tre popolari generatori di immagini IA (Stable Diffusion XL, DALL-E 3 e Midjourney v6) per vedere cosa producevano quando venivano interrogati per creare scene con personaggi maschili e femminili. Hanno inventato un righello speciale chiamato Indice di Bias Fotografico di Genere (GPBI) per misurare l' "oggettivazione" delle immagini.
- Il parametro di riferimento: Un punteggio perfetto e imparziale è 1,00.
- I risultati: Gli strumenti IA hanno ottenuto punteggi compresi tra 1,62 e 1,94.
Ciò significa che l'IA non ha commesso solo alcuni errori; ha sistematicamente reso le donne più simili a oggetti rispetto agli uomini. Nello specifico:
- Lo Zoom: Quando l'IA disegnava una donna, zoomava in modo stretto (come un primo piano del volto), ma quando disegnava un uomo, si allontanava per mostrare l'intera scena. Le donne erano inquadrate a circa metà della distanza degli uomini.
- L'Illuminazione: Le donne erano illuminate con ombre dure e ad alto contrasto (rendendole drammatiche ma distanti), mentre gli uomini ricevevano una luce più morbida e naturale.
- La Frammentazione: L'IA era più propensa a tagliare parti del corpo di una donna nell'inquadratura, concentrandosi su parti specifiche del corpo piuttosto che sull'intera persona.
Il mito della "Democrazia"
Potreste aver sentito dire: "L'IA è fantastica! Permette a chiunque di fare film e abbatte le barriere!". L'articolo sostiene che questa sia una trappola.
Immaginate un videogioco in cui le impostazioni predefinite sono truccate, in modo che giocare con un personaggio femminile sia più difficile e abbia un aspetto peggiore rispetto a un personaggio maschile. Se volete sistemarlo, dovete passare tre volte tanto tempo a regolare le impostazioni. L'articolo ha scoperto che il 74,1% delle donne nel settore cinematografico ritiene che gli strumenti di IA stiano "codificando convenzioni fotografiche patriarcali", rispetto solo al 40,8% degli uomini.
Per le registe, usare questi strumenti non è un passaggio libero verso la creatività; è un lavoro extra. Devono combattere contro le impostazioni predefinite dell'IA solo per ottenere un'immagine che non sembri scattata attraverso gli occhi di qualcuno che non le comprende. L'articolo suggerisce che, invece di democratizzare la cinematografia, l'IA sta solo rendendo più economico riprodurre gli stessi vecchi modi di vedere.
La "Mano Invisibile"
Perché accade questo? L'articolo spiega che l'IA non è "malvagia"; è solo una statistica. Ha imparato da un "corpus" (una gigantesca biblioteca) di immagini che sono state create in gran parte da uomini, per un settore dominato dagli uomini.
- L'Addestramento: L'IA ha assorbito le "peggiori abitudini" del passato — come il modo in cui le donne venivano spesso filmate come oggetti — e ne ha fatto l'impostazione "predefinita".
- L'Illusione: Poiché l'IA crea immagini che sembrano così reali (fotorealistiche), dimentichiamo che non sono reali. Non c'era una persona vera lì da fotografare. L'IA ha solo calcolato il modo più probabile di disegnare una "donna" basandosi sui suoi dati di addestramento distorti. Questo rende il bias invisibile, come un fantasma nella macchina.
Cosa dice (e non dice) l'articolo
Gli autori sono molto sicuri dei loro risultati perché non si sono limitati a indovinare; hanno misurato.
- Hanno misurato: Hanno intervistato 186 professionisti del cinema provenienti da India, Regno Unito e Stati Uniti. Hanno generato 600 immagini e fatto valutare le immagini da esperti.
- Hanno dimostrato: Il bias è reale, misurabile e costante attraverso diversi sistemi di IA.
- Hanno escluso: Rifiutano esplicitamente l'idea che l'IA sia uno strumento neutrale che risolverà naturalmente le disuguaglianze. Notano anche che il loro studio non ha coperto ogni paese del mondo (come la Corea o la Nigeria), quindi non sappiamo se i numeri siano esattamente gli stessi ovunque, ma il modello è forte nei luoghi in cui hanno guardato.
La Soluzione?
L'articolo suggerisce che non possiamo limitarci ad aspettare che l'IA "impari meglio" da sola. Dobbiamo cambiare le regole:
- Audit della Biblioteca: Controllare i dati di addestramento per assicurarsi che includano più registe e fotografe.
- Nuovi Standard: Gli studi cinematografici dovrebbero rifiutarsi di acquistare strumenti di IA che abbiano punteggi di bias elevati (sopra 1,2).
- Trasparenza: Le immagini generate dall'IA dovrebbero avere un' "etichetta" che ci comunichi che sono state create da una macchina e quali bias potrebbero contenere.
- Le Donne al Volante: Le cineprese e le studiose femministe devono essere quelle che progettano questi strumenti, non solo quelle che li usano.
In definitiva, l'articolo conclude che la cinepresa è sempre stata politica. Ora, lo "sguardo" non è solo umano; è algoritmico. E a meno che non sistemiamo il codice, l'algoritmo continuerà a mostrarci un mondo in cui le donne sono oggetti e gli uomini sono gli eroi. La domanda non è se l'IA abbia uno sguardo di genere, ma se abbiamo il coraggio di vederlo e cambiarlo.
Sommerso dagli articoli nel tuo campo?
Ricevi digest giornalieri degli articoli più recenti corrispondenti alle tue parole chiave di ricerca — con riassunti tecnici, nella tua lingua.