Semioses algorítmicas e viés racial: um estudo de imagens criadas pela IA generativa

un Estudio de Imágenes Creadas por IA Generativa

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5007/1518-2924.2025.e103495

Palavras-chave:

Inteligência Artificial Generativa, Semiose Algorítmica, Racismo Algorítmico, Imagens Geradas por IA

Resumo

Objetivo: Investigar a relação trirrelativa entre objeto, signo e interpretante no funcionamento de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) generativa de imagens, com ênfase no enviesamento racial.

Método: Pesquisa exploratória e quali-quantitativa, que empregou uma abordagem semiótica e crítica de conteúdo. Coleta de dados realizada em quatro etapas: 1) seleção de 10 ferramentas; 2) formulação de oito prompts textuais em inglês; 3) geração e armazenamento de 155 imagens; 4) categorização, análise dessas imagens e seleção de 47 dentre elas, para demonstração dos padrões e marcadores observados.

Resultados: Predominância de um grupo étnico e social nas imagens geradas, ausência de marcadores de diversidade. Ao utilizar os prompts genéricos: “a man” e “a woman”, 90,9% das imagens de homens e 92% das de mulheres retratavam indivíduos brancos de classe média alta. Ao empregar prompts mais específicos: "a black man" e "a black woman" ,as imagens frequentemente replicavam estereótipos e características que reforçam preconceitos raciais e de classe.

Conclusões: As IAs generativas analisadas integram um novo ciclo de produção de realidades visuais que reflete, reproduz e amplifica dispositivos de racialidade já existentes. As imagens técnicas geradas por IA refletem relações de poder, bem como, marcadores da branquitude e do racismo, evidenciando como a tecnologia assistiva se entrelaça com as representações sociais e culturais em sua ação sígnica. O estudo auxiliou na desnaturalização das semioses algorítmicas ao demonstrar como o funcionamento das IA generativas revela implicações éticas e sociais que são orientadas por percepções de raça e alteridade, atravessadas por hierarquizações que contribuem para a geração de imagens de controle.

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Biografia do Autor

Juliana de Assis, Universidade Federal do Rio de Janeiro

Doutorado em Ciência da Informação. Universidade Federal do Rio de Janeiro, Departamento de Biblioteconomia, Rio de Janeiro, RJ, Brasil. Professora Adjunta do Departamento de Biblioteconomia da Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Maria Aparecida Moura, Universidade Federal de Minas Gerais

Professora Titular do Departamento de Organização e Tratamento da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais.

Referências

BAEZA-YATES, R.; RIBEIRO-NETO, B. Recuperação de Informação: Conceitos e Tecnologia das Máquinas de Busca. Bookman Editora, 2011.

BENGIO, Y.; LECUN, Y.; HINTON, G. Deep learning for AI. Communications of the ACM, v. 64, n. 7, p. 58-65, 2021.

BENTO, C. O pacto da branquitude. São Paulo: Companhia das Letras, 2022. 148 p.

CARNEIRO, S. Dispositivo de racialidade: a construção do outro como não-ser como fundamento do ser. São Paulo: Editora Jandaíra. 2023.431 p.

COLLINS, P. H. Pensamento feminista negro: conhecimento, consciência e a política do empoderamento (D. N. Barbosa, Trad.). São Paulo: Boitempo. 2019.

CORREDERA, J. R. C. Inteligencia artificial generativa. In: Anales de la Real academia de Doctores. 2023. p. 475-489.

FLUSSER, V. Filosofia da caixa preta: ensaios para uma futura filosofia da fotografia.1985. 48p.

GILLESPIE, T. A relevância dos algoritmos. Parágrafo, [S.l.], v. 6, n. 1, p. 95-121, jun. 2018.

GOODFELLOW, I. et al. Generative adversarial nets. Advances in neural information processing systems, v. 27, 2014.

HAYKIN, S. Redes neurais: princípios e prática. Bookman Editora, 2001.

HINTON, G. E. et al. How neural networks learn from experience. 1992.

MANINI, M. P. Análise documentária de imagens. Informação & Sociedade: Estudos, v. 11 n.1 2001, n. 1, 2001.

MCCULLOCH, W.S.; PITTS, W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The bulletin of mathematical biophysics, v. 5, p. 115-133, 1943.

MOURA, M. A. Semiótica e mediações digitais: o processo de criação e recepção de hipermídia. São Paulo: PUC/SP, 2002.

MUNANGA, K. Uma abordagem conceitual das noções de raça, racismo, identidade e etnia. 2004.

PEIRCE, C. S. Collected Papers of Charles Sanders Peirce. Versão eletrônica.

PINTO, J. 1,2,3 da semiótica. Belo Horizonte: Editora UFMG, 1995.

RUMELHART, D. E.; HINTON, G. E.; WILLIAMS, R. J. Learning representations by backpropagating errors. Nature, v. 323, n. 6088, p. 533-536, 1986.

SHATFORD, S. Some issues in the indexing of images. Journal of the American Society for Information Science. [Washington, USA], v. 45, n. 8, p. 583-588, Set. 1994.

SMIT, J. W. A representação da imagem. Informare – Cadernos da Pós Graduação, Ci. Inf., Rio de Janeiro, v.2, n.2, p. 28-36, jul./dez. 1996.

SILVA, T. Racismo algorítmo: inteligência artificial e discriminação nas redes digitais. São Paulo: Edições SESC, 2022.

SILVA, T. Racismo Algorítmico em Plataformas Digitais: microagressões e discriminação em código. 2019.

VASWANI, A. et. al. Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, v. 30, 2017.

Publicado

2025-03-14

Como Citar

ASSIS, Juliana de; MOURA, Maria Aparecida. Semioses algorítmicas e viés racial: um estudo de imagens criadas pela IA generativa : un Estudio de Imágenes Creadas por IA Generativa. Encontros Bibli: revista eletrônica de biblioteconomia e ciência da informação, [S. l.], v. 30, p. 1–24, 2025. DOI: 10.5007/1518-2924.2025.e103495. Disponível em: https://periodicos.ufsc.br/index.php/eb/article/view/103495. Acesso em: 23 mar. 2025.

Edição

Seção

Dossier: Os novos cenários da sociedade digital diante do desafio da Inteligência Artificial Gerativa