Исследователи говорят, что современные платформы ИИ часто опираются на распространённые предубеждения и стереотипы, когда им поручают создавать изображения людей, включая спортсменов.
Когда ИИ поручают создать изображения женского и мужского тела, платформы искусственного интеллекта в подавляющем большинстве случаев воспроизводят и усиливают узкие западные идеалы тела, как показало исследование Университета Торонто.
Исследование, опубликованное в журнале [Psychology of Popular Media](https://psycnet.apa.org/buy/2026-78175-001), включало в себя задание трём различным платформам ИИ — Midjourney, DALL-E и Stable Diffusion — создать изображения женского и мужского тела, в том числе спортсменов.
Результаты оказались неудивительными.
«При систематическом кодировании 300 изображений, созданных ИИ, мы обнаружили, что ИИ укрепляет идеал подтянутости, при этом изображения спортсменов гораздо чаще демонстрируют очень низкий процент жира в организме и чётко выраженную мускулистость по сравнению с изображениями неспортсменов», — говорит ведущий автор Делэйни Тибодо, постдокторант факультета кинезиологии и физического воспитания (KPE).
Авторы исследования также включили в работу научного сотрудника Сашу Голлиш, недавнюю выпускницу магистратуры Эдину Бийвоет и профессора факультета Кэтрин Сабистон, а также аспирантку Джессику И. Бойес из Университета Нортумбрии в Великобритании.
Они обнаружили, что гендерная сексуализация сохраняется, поскольку изображения женщин с большей вероятностью были младше, с более молодыми лицами, светлыми волосами и в откровенной одежде, такой как купальники, в то время как изображения мужчин чаще были без рубашки, с более волосатой и гипермускулистой фигурой.
Также была распространена объективация: одежда и позы на изображениях подчёркивали внешний вид, а не функциональность, отражая то, что исследователи называют пагубными тенденциями в изображениях в социальных сетях.
Среди других выводов — отсутствие разнообразия: большинство изображений изображают молодых белых людей, и нет изображений людей с видимыми нарушениями здоровья.
«Расовое и возрастное разнообразие было минимальным», — говорит Тибодо, добавляя, что ИИ по умолчанию отдаёт предпочтение спортсменам-мужчинам, если не указано иное.
«Когда просили просто изобразить спортсмена (без указания пола), 90% изображений изображали мужское тело, что свидетельствует о встроенном предубеждении в пользу мужского представления», — говорится в исследовании.
«В целом наши результаты подчёркивают необходимость изучения того, как новые технологии воспроизводят и усиливают существующие идеалы тела и исключительные нормы», — говорит Сабистон, которая является кафедрой исследований Канады в области физической активности и психосоциального благополучия и директором Центра исследований психического здоровья и физической активности (MPARC) на факультете KPE.
«При разработке алгоритмов ИИ целесообразно использовать человекоцентрированный подход, учитывающий такие факторы, как пол, раса, инвалидность и возраст. В противном случае мы продолжим увековечивать вредный, негибкий и жёсткий образ того, как должны выглядеть спортсмены», — считают авторы.
По словам Сабистон, пользователи изображений, созданных ИИ, также должны играть определённую роль. Это включает в себя тщательную формулировку запросов и рассмотрение того, как сгенерированные изображения будут представлены публично. Кроме того, зрители изображений, созданных ИИ, должны с осторожностью интерпретировать их как аутентичные и критически оценивать предубеждения и потенциальные стереотипы, изображённые на них.
Хотя для отслеживания влияния изображений, созданных ИИ, на психосоциальные результаты, такие как самооценка, мотивация и образ тела, необходимы дополнительные исследования, исследователи надеются, что более широкое признание разнообразия тела и веса произойдёт по мере того, как более разнообразные и инклюзивные изображения будут публиковаться и распространяться по всему миру.
Предоставлено
[Университетом Торонто](https://phys.org/partners/university-of-toronto/)