Uno studio guidato da Douglas Guilbeault (Stanford University) ha analizzato quasi 1,4 milioni di immagini e video provenienti da Google, Wikipedia, IMDb, Flickr e YouTube, confrontandoli con i dati del censimento statunitense. Il risultato è netto: le donne vengono rappresentate come più giovani degli uomini in quasi tutte le professioni e ruoli sociali, inclusi quelli ad alto status e retribuzione, come medici, banchieri o manager. Eppure, dai dati censuari non emergono differenze sistematiche tra età media di uomini e donne nella forza lavoro statunitense. La discrepanza è dunque un prodotto culturale e mediatico, non un riflesso della realtà.
Il fenomeno appare particolarmente accentuato in contesti di visibilità elevata, come quello delle celebrità: nelle immagini raccolte da IMDb e Google, le attrici appaiono in media da 3 a 6 anni più giovani rispetto ai colleghi uomini.
Un bias che influenza anche gli utenti
Il team di ricerca ha dimostrato che questa distorsione non è solo descrittiva, ma modifica anche le percezioni degli individui.
In un esperimento con 459 partecipanti statunitensi, coloro che visualizzavano immagini di donne in specifiche professioni stimavano l’età media della categoria fino a 5 anni più bassa rispetto a chi vedeva immagini di uomini. Inoltre, i partecipanti associavano le professioni più prestigiose a uomini più anziani e quelle meno retribuite a donne più giovani, riproducendo così uno schema di disuguaglianza nella valutazione delle competenze.
Il riflesso nei modelli linguistici: ChatGPT sotto esame
Lo studio ha poi analizzato il comportamento di grandi modelli linguistici (LLM), con un focus su ChatGPT. Ai ricercatori è stato chiesto di generare quasi 40.000 curriculum per 54 professioni utilizzando 16 nomi maschili e femminili.
I risultati sono stati sorprendenti ma coerenti con quanto osservato nei media visivi:
- le candidate donne venivano presentate in media come 1,6 anni più giovani, con meno anni di esperienza e lauree più recenti rispetto agli uomini;
- i curriculum maschili più anziani ricevevano valutazioni di qualità più alte rispetto a quelli femminili coetanei.
- In altre parole, ChatGPT non solo riproduce lo stereotipo, ma lo amplifica, associando implicitamente esperienza, autorevolezza e qualità al binomio “maschio + età avanzata”.
Perché è un problema sistemico
Queste distorsioni mostrano come l’associazione culturale tra donne e giovinezza – radicata nei media e nei linguaggi sociali – sia penetrata anche nei sistemi digitali che plasmano il nostro immaginario e, sempre più spesso, le decisioni lavorative. Il rischio, avvertono i ricercatori, è che le donne vengano relegate a ruoli percepiti come meno autorevoli, con minori possibilità di carriera, mentre gli uomini continuino a occupare posizioni di leadership valorizzate dall’età. Questo schema si traduce in una forma di “ageismo di genere”, dove l’essere donna e l’invecchiare diventano fattori combinati di svantaggio.
Le sfide future
Secondo gli autori, il problema non risiede soltanto nei dati, ma nella loro capacità di influenzare credenze e decisioni reali. Le aziende tecnologiche come Google e OpenAI hanno avviato programmi per ridurre i bias, ma spesso concentrandosi su dimensioni singole (genere, razza). Lo studio pubblicato su Nature mette in evidenza la necessità di affrontare i bias intersezionali e multimodali, come quello tra età e genere, più difficili da rilevare ma profondamente radicati.
In conclusione, la ricerca lancia un avvertimento: senza un controllo critico, gli algoritmi rischiano di rafforzare disuguaglianze già esistenti, influenzando l’immaginario collettivo e le dinamiche di inclusione lavorativa.
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