人工智能如何表征社会概念？审视文本到图像工具中护理的视觉表征

像 Midjourney 这样的文本到图像（T2I）生成式人工智能工具的能力和受欢迎程度正在不断提升，应用前景广阔。然而，人们越来越担心它们在表征护理等社会概念时存在的偏见，以及缺乏为实践中的设计师和用户提供指导的现状。本文首先呈现了对 Midjourney 生成的 140 张"护理照片"的分析，然后探讨了提示如何影响结果。研究发现，人工智能生成的图像默认情况下会再现刻板化和简化的护理表征，忽视了日常生活中护理实践的广泛频谱。此外，我们发现虽然提示工程可能减轻某些偏见，但它需要专业技能、知识和持续的反思方法才能产生有意义的输出。我们最终提出了一个反思性提示框架，并讨论了对未来 T2I 评估及其负责任使用和设计的启示。