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 Tobias Rohrbach Mykola Makhortykh Maryna Sydorova 著者: 
 
 
 
 トビアス・ロールバッハ ミコラ・マクロティクス メアリーナ・シドロワ Table of links 左のテーブル ABSTRACT 抽象化 INTRODUCTION 導入 SEARCH ENGINES AND WOMEN’S DESCRIPTIVE REPRESENTATION 検索エンジンと女性の表現 MEASURING THE EXTENT OF ALGORITHMIC REPRESENTATION アルゴリズム表現の範囲を測る GENERAL DISCUSSION, CONCLUSION   AND   REFERENCES 一般討論、結論 そして 参照 Abstract 抽象 Googleのような検索エンジンは人工知能(AI)を使用して、政治情報を検索するときに有権者が誰と何を見つけるかを決定する主要な情報ゲートキャッパーとなっています。この記事は、4つの研究のシリーズで少数派グループのアルゴリズム表示の枠組みを提案し、テストしています。第一に、政治イメージ検索の2つのアルゴリズムオーディションは、検索エンジンが女性や非白人政治家を低下させ、誤って表明することによって構造的不平等を反映し、維持する方法を示しています。第二に、オンライン実験は、アルゴリズム表示のこれらの偏見が政治現実の認識を歪曲し、政治の白人と男性化された見解を積極的に強化することを示しています。共に、結果は、AI技術が政治 Introduction このように、世界中の男女間の代表的なパラダイスが徐々に変化しているにもかかわらず、現代の政治的意思決定の枠組みは依然として不比例に男性であり、グローバル北部では不比例に白色である。 2024年には、議会における女性のグローバルな記述的代表率は26%である(議会間連合2024年)。アメリカ議会の議員の29%は女性であり、26%は非白人である(合衆国統計局2023年)。第118回ホワイト議会は、米国史上最も民族的に多様で性別にバランスの取れた国会議会(Pew Research Center 2023a、b)です。しかし、統計データによると、米国全体の女性と非白人の割合は、人種のためのマルセイ 検索エンジンは、政治的な情報(Trielli and Diakopoulos 2022; Urman and Makhortykh 2022; Wallace 2018; White and Horvitz 2015)を検索するときに誰と何を見つけるかを決定するために人工知能(AI)を使用する主要な情報ゲートケーパーとなっています。検索エンジンで情報がどのように表示されているか(Epstein and Robertson 2015; Zweig 2017)および個人の投票選択(Diakopoulos et al. 2018)に影響を与えることが示されています。検索エンジンによる情報の選択とランキング――そして、重要なことに、このようなアルゴリズム療法の偏見,2 検索エンジンに含まれる性別と人種のグループの体系的低下と誤った代表(Makhortykh et al. 2021; Noble 2018; Urman 理論的には、アルゴリズム表示の当社の枠組みは、記述的表示と性別介入に関する既存の文献を、戦略的差別に関する最近の研究と組み合わせて、アルゴリズム偏見が、既存の性別および人種不平等を悪化させる方法で政治的現実の認識をどのように体系的に変化させているかを示しています。我々は、観察アルゴリズム監査研究の2つの調査実験と2つの調査実験の証拠を組み合わせることによって、因果関係をテストします。さらに、このアルゴリズム表示に関する我々の仮定を支持する説得力のある証拠を提供します。我々のアルゴリズム監査(研究1と2)では、女性の実験的な代表性(研究1と2)で、我々は、 結果は、AIゲートケーパーが政治における構造的不平等をどのように反映するかを科学的に理解し、政治的認識や意思決定における偏見を悪化させることによってそれらをどのように強化するかを促進します。アルゴリズム表示の当社の枠組みは、AI駆動の政治的景観における女性と色の人々の持続的な構造的欠点を理解するために重要な要素を追加します。これは、アルゴリズム正義と不正義に関する現在の公的および学際的な科学的研究に貢献します(Birhane 2021; Kalluri 2020; Wong 2020; Weinberg 2022)。このような洞察力は、AIの採用の増加に関連するリスクを防止するための新しい規制を開発するための実験的基盤を提供し、さらに、 
 
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AI検索が政治における性別と人種偏見を強化する方法

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