Vieses de gênero e modelos de IA generativa

Abordagens a partir de uma experiência de análise qualitativa com base na geração de imagens

Resumo

Este artigo aborda a dimensão dos vieses de gênero presentes nos grandes modelos de linguagem de IA generativa (IAGen) que incorporam a geração de imagens, bem como os desafios que seu estudo implica a partir de uma perspectiva latinoamericana. Apresenta-se uma revisão da literatura especializada da última década, majoritariamente baseada em abordagens metodológicas quantitativas, que evidencia sua relação com os dados de treinamento e com o desenvolvimento de padrões algorítmicos enviesados. A partir disso, propõe-se um exercício experimental qualitativo para identificar estereótipos de gênero na geração de imagens visuais sobre mulheres cientistas, mulheres cientistas da área das ciências sociais e mulheres cientistas latino-americanas da área das ciências sociais. A metodologia, de tipo qualitativo-experimental, utiliza dois modelos recentemente atualizados, ChatGPT 5.5 e Gemini Flash 3.5, em suas funções de geração de imagens. Por fim, discutem-se os resultados obtidos, analisados a partir de uma abordagem de gênero, e indica-se uma série de desafios para o desenvolvimento de estudos sobre estereótipos e vieses de gênero visuais a partir de uma perspectiva feminista e latino-americana.