Illustration: Alejandro Zorrilal Cruz/Wikimedia Commons
Les algorithmes utilisés dans les systèmes d’intelligence artificielle dépendent des données avec lesquelles ils sont programmés. Or, celles-ci contiennent parfois des biais sociaux que ces systèmes contribuent à renforcer. Bien qu’il soit possible de les retirer de manière systématique, des scientifiques ont plutôt cherché à s’en servir pour mieux comprendre l’impact des mouvements sociaux sur certains stéréotypes.
Ces chercheurs de Stanford ont utilisé un algorithme capable de détecter l’évolution des biais ethniques et genrés aux États-Unis au cours du XX e siècle. Ils ont appliqué la technique de plongement lexical pour cartographier les liens entre les mots issus de livres et de journaux. Ils ont pu ainsi corréler certains changements linguistiques avec de grands schismes sociaux, comme le mouvement féministe des années 1960 et les vagues d’immigration issue de pays asiatiques des années 1960 et 1980.
Certains résultats sont encourageants, d’autres le sont moins. Par exemple, dans la première partie du XX e siècle, les adjectifs « intelligent », « logique » ou « réfléchi » étaient davantage attribués aux hommes; mais, depuis les années 1960, ils sont de plus en plus souvent associés aux femmes. Cela dit, quand on observe les adjectifs les plus fréquents pour décrire les femmes entre 1910 et 1990, l’évolution est plus étrange.
