Rappresentazione di generi e sessualità nell’era delle GenIA: approcci pedagogici alla mediatizzazione dell’immaginario

Abstract

Il presente studio esamina i pregiudizi culturali nell'IA generativa, con particolare attenzione alle rappresentazioni di generi e sessualità. L’analisi di interazione con i chatbot all’interno di sei laboratori universitari (N=245) hanno prodotto 1.820 tracce che costituiscono il corpus di analisi su cui abbiamo misurato il pregiudizio pre/post stesura di bozze e documento finale, nonché monitorato gli indicatori di processo. Il pregiudizio è diminuito in tutte le categorie, in particolare per quanto riguarda il genere (31,8%→16,3%) e alcune rappresentazioni culturali (22,0%→12,7%). Per la correzione dei bias i gruppi hanno utilizzato circa 4 prompt; un numero più elevato di prompt era associato positivamente al bias residuo (OR=1,42) facendo emergere quello che definiamo paradosso della fatica, con soddisfazione output finale correlata negativamente alle iterazioni effettuate (ρ≈−.16). L'analisi qualitativa mostra frequenti pulizie lessicali ma una riallocazione strutturale limitata dell'agency; le menzioni esplicite trans*/non binarie sono rare (≈1,2%).