The ethics of global health communication in the artificial intelligence era: avoiding poverty porn 2.0
Notice bibliographique
Résumé
The ethics of global health communication in the artificial intelligence era: avoiding poverty porn 2.0 Following widespread criticism, so-called poverty porn, which usually appears in the guise of photographs featuring people in extreme states of suffering, 1,2 is now largely discouraged in contemporary ethical communications guidelines, 3 because it reduces people to decontextualised, suffering, and racialised bodies.Does this reduction mean that such biased imagery is a thing of the past?Alarmingly, this seems not to be the case.Generative artificial intelligence (AI) imagery allows people to generate images in seconds.Importantly, it is cheaper than hiring a photographer or artist.Therefore, in the age of budget cuts, organisations are increasingly experimenting with AI-generated imagery.For example, in 2023, WHO published an AI-generated anti-tobacco campaign depicting a suffering and hungry child of presumed African heritage in dusty clothing standing alone in a field, with the caption "When you smoke, I starve".4 In the same year, Plan International created two videos of AI-generated images depicting pregnant and abused adolescent girls forced into marriage, gaining more than 300 000 views.5,6 In 2024, the UN official YouTube channel, which boasts 3 million subscribers, posted a video featuring AI-generated avatars re-enacting testimonies from survivors of conflict-related sexual violence, along with the hashtag "#EndRapeInWar".7 These same organisations would probably not create such depictions featuring actual people due to internal ethical policies.Is the artificiality of the image thus being used as justification to reintroduce much-contested visual tropes under a new guise?An unemotional argument based on marketing strategies can be made that these images are ethical because they supposedly protect the anonymity of real, suffering people while still yielding the sought-after engagement.A similar phenomenon of using AI imagery for communication seems to be rippling across the global health industry.From social media outputs, such as LinkedIn and X (previously Twitter), we collected a sample of more than 100 AI-generated images posted between Jan 1 and July 1, 2025, by individuals and smallscale organisations often based in the low-income and middle-income countries, many of which replicate the AA received funding for this work from the Marie Skłodowska-Curie Actions postdoctoral fellowship (GAP-101150547).All other authors declare no competing interests.
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 | 0,023 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,037 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».