À medida que a IA permeia a vida cotidiana, plataformas algoritmadas funcionam cada vez mais como sistemas sociotécnicos complexos que moldam a percepção pública e as atitudes sociais. Abordando preocupações de que modelos de IA de texto para imagem e motores de busca reforçam estereótipos, este estudo foca na China, um contexto marcado por normas de gênero tradicionais e um vasto ecossistema tecnológico, examinando como sistemas algorítmicos perpetuam estruturas de poder de gênero por meio de representações ocupacionais. Utilizando auditorias algorítmicas de 60 ocupações, testes Z e análise de rede QAP, este estudo compara as representações de gênero nas plataformas com dados do censo nacional, distinguindo sistematicamente o “viés generativo” nas plataformas de IA (Doubao Seedream 3.0, Jimeng Image 3.0) do “viés de recuperação” em motores de busca (Baidu, Sogou). Os achados revelam que os motores de busca reforçam estereótipos ao super-representar gêneros dominantes e obscurecer os não tradicionais. A IA generativa exibe distorções mais radicais. A IA especializada Jimeng mostra uma forte característica de polarização de gênero, enquanto a IA geral Doubao apresenta uma tendência a uma apresentação de gênero idealmente equilibrada, equilibrando a representação, mas criando uma realidade igualmente falsa. Comparadas aos motores de busca, as plataformas de IA têm maior criatividade na representação de gênero ocupacional. Este estudo revela um ciclo de viés mutuamente reforçador entre públicos, mídia e algoritmos, oferecendo uma perspectiva não ocidental crucial para estudos feministas em tecnologia e implicações significativas para uma governança equitativa da IA.
Lai et al. (Ter,) estudaram esta questão.