discriminazione algoritmica

Bias di genere: i pregiudizi dell’AI nelle risposte quotidiane



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Il bias di genere nell’AI emerge nei sistemi generativi attraverso immagini, testi, consigli di carriera, rappresentazioni della leadership e scelte linguistiche. I modelli non sono neutrali: assorbono dati, gerarchie e stereotipi umani, trasformandoli in output che influenzano immaginari e decisioni reali

Pubblicato il 30 lug 2026

Valentina E. Albanese

Università dell’Insubria



ai gender bias


Immaginiamo di chiedere a un sistema di intelligenza artificiale generativa di produrre l’immagine di un chirurgo e poi quella di un infermiere, poi proviamo con quella di un amministratore delegato e infine quella di un babysitter. Se avete già provato questo tipo di esperimento con uno dei principali modelli disponibili sul mercato negli ultimi due anni, conoscete già la risposta. Il chirurgo sarà con ogni probabilità un uomo bianco di mezza età, l’infermiere diventerà quasi certamente una donna giovane, l’amministratore delegato indosserà un abito scuro e difficilmente avrà un volto femminile, mentre il babysitter sarà donna quasi senza eccezioni.

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