The Digital Production of Cultural Images: A Study on DALL-E's Perception of Cultural Diversity
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the ways in which artificial intelligence (AI) perceives and reads cultural and traditional values. Understanding how contemporary technologies such as AI, big data analytics, deep learning and natural language processing reflect cultural values is important for making sense of and understanding individual/social life. The fact that the concept of culture is a phenomenon that is shaped and continuously reproduced in historical, social and intellectual processes shows that it is not only a legacy of the past, but also plays an important role in the construction of the future. In this respect, the study of the concept poses several various challenges. The research analyses how the artificial intelligence tool DALL-E visualises different family structures around the world. It examines the extent to which DALL-E accurately, comprehensively and deeply reflects cultural diversity when asked to select countries from seven continents. The study shows that DALL-E tends to idealise and reflect cultures and family structures and fails to represent local cultural diversity fully and with the expected values. The under-representation of indigenous and minority cultural heritage is notable in the sample from Japan, Nigeria, Canada, Brazil, Italy and Australia. The research highlights that understanding the impact of AI on cultural perceptions is critical to shaping the ethical and societal dimensions of future technological applications. It is also a rich example of how technological developments have advanced intercultural communication. At a time when learning styles are changing and speed-oriented information can easily turn into disinformation, the ways in which cultural and traditional values are transmitted have the potential to lead to misunderstandings in the encoding and transmission of human values to future generations. In order to preserve traditional ties and ensure healthy intergenerational continuity, it is important to train these technologies, which are constantly learning and evolving, in the right way.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».