社会科学：オンライン上で歪められた年齢とジェンダーの表象

今週のNature にオープンアクセスで掲載される140万点のオンライン画像分析によると、あらゆる職業や社会的役割において、女性は男性より若く表象されていることが示唆されている。こうしたステレオタイプは、主流のアルゴリズムによってさらに強化される可能性があり、不平等との闘いにおける新たな課題を浮き彫りにしている。  

先行研究では、オンライン上で表現される社会的ステレオタイプが現実世界の認識に偏りを生じさせることが確認されている。大規模言語モデルがオンライン生態系の運営にますます関与する中、こうした偏りが人工知能（AI：artificial intelligence）によって無批判に増幅されかねないとの懸念が存在する。

Douglas Guilbeaultら（スタンフォード大学〔米国〕）は、5つの主要オンラインプラットフォーム（Google、Wikipedia、IMDb、Flickr、およびYouTube）から収集した約140万点の画像カタログを用い、さまざまな職業を代表する男女の平均年齢を分析した。その結果、あらゆる職業や社会的役割において、女性が男性より若く表象されていることが判明した（特に医師や銀行員など、より高い地位や収入を得る職種で顕著であった）。これは、国勢調査データによれば、米国の現実の労働力に体系的な差異が存在しないにもかかわらずである。著者らは次に、大規模言語モデル（インターネットデータで訓練されたアルゴリズム）におけるこの傾向の存在を評価した。ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）に対し、16種類の男女名を用いて54職種分の履歴書計4万通を生成させた。結果、ChatGPTは女性候補者を男性候補者より平均1.6歳若いと推定した。これらの履歴書を評価するよう指示すると、ChatGPTは年長の男性候補者を女性応募者より質が高いと評価した。  

この結果は、性別や年齢に関するステレオタイプが、オンラインメディアや大規模言語モデルによって歪められ、永続化される可能性を示しており、該当するグループの人々に不利益をもたらす恐れがある。Ana Macanovicが同時掲載されるNews & Views記事で指摘するように、これらの結果は、「年齢や性別に対する偏った認識がAIモデルによって単に受け継がれるだけでなく、積極的に再生産される」という証拠を提供している。

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• Published: 08 October 2025

Guilbeault, D., Delecourt, S. & Desikan, B.S. Age and gender distortion in online media and large language models. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09581-z

News & Views: Distorted representations of age and gender are reflected in AI models
https://www.nature.com/articles/d41586-025-02974-0

Nature Podcast: How stereotypes shape AI – and what that means for the future of hiring
https://www.nature.com/articles/d41586-025-03298-9

doi:10.1038/s41586-025-09581-z

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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