Critique de la technologiePublications

Cet article étudie l'interaction entre le biais de genre dans les systèmes d'IA et le potentiel de la littératie numérique pour autonomiser les femmes dans la technologie. Synthétisant les recherches de 2010-2024, il examine comment le biais de genre se manifeste dans l'IA et l'efficacité des initiatives de littératie numérique.

Une étude révolutionnaire de 2018 publiée à la conférence FAccT révélant un biais sévère dans les systèmes commerciaux de reconnaissance faciale contre les femmes à peau foncée, avec des taux d'erreur allant jusqu'à 34,7% contre seulement 0,8% pour les hommes à peau claire.

D'Ignazio et Klein introduisent la théorie féministe dans la visualisation de données, en proposant de repenser l'expression des données à partir du pouvoir, de l'affect, du corps, de la positionnalité et de l'incertitude.

Noble défend les études technologiques féministes noires, montrant comment moteurs de recherche, plateformes et infrastructures numériques reproduisent des pouvoirs racialisés et genrés plutôt que d'agir comme outils neutres.

À partir d'une observation participante, Cohn montre comment un langage technique apparemment neutre transforme la destruction nucléaire en rationalité masculinée, abstraite et émotionnellement isolée.