人工知能によって生成された眼科医の画像と検索エンジンの画像における人口格差:横断的な分析

科学分野:

• 医療AIとイメージング
• 眼科 労働力 人口統計 統計
• デジタルメディアにおける代表性

背景:

• デジタルメディアにおける人口表現の評価は,社会の認識を理解するために極めて重要です.
• 以前の研究では,オンラインの画像検索のバイアスが浮き彫りにされていますが,AIによって生成されたコンテンツは別々の評価が必要です.
• 北米の眼科は,ビジュアルメディアに反映されないかもしれない人口動向の進化に直面しています.

研究 の 目的:

• 人口表現 (性別,人種,年齢) を比較するために,北米の眼科医のAIで生成された画像と検索エンジンの画像を実際の労働力データと比較します.
• 眼科のサブスペシャリティにおける表現の変動を分析する.
• AIと検索エンジンの画像で描かれたプロフェッショナルな衣装とアクセサリーの違いを特定する.

主な方法:

• 10つのサブスペシャリティーにわたる2000の画像 (1000のAI生成,1000の検索エンジンソース) の横断分析.
• 画像は4つのAIプラットフォームと4つの検索エンジンから得られた.
• 人口統計学的および専門的な属性は,標準化されたフレームワークを使用して評価され,米国医学部協会とカナダ保健情報研究所からのデータとの統計的比較が行われました.

主要な成果:

• AI画像は,実際の人口統計 (45-46%および69%,それぞれ) と比較して,若い人 (82%) と白人 (81%) を過度に表現しています.
• AIによって生成された画像は,検索エンジンの画像 (64%) よりも男性 (69%) の割合が高く,どちらも実際の労働力データ (71-73%) よりも低かった.
• AI画像は,検索エンジン画像と比較して,ステソスコップやホワイトコートなどのステレオタイプのアクセサリーを多く描いた.

結論:

• 人工知能によって生成された眼科医の画像は,現在の労働人口,特に年齢や人種を正確に反映していません.
• AIプラットフォームは,医学界の歪んだ,より若く,よりステレオタイプ化された視覚的表現を生み出します.
• 人工知能のイメージは,現実よりもジェンダー・パリティに近づく一方で,年齢や民族に関する新しいバイアスを導入します.