你是否曾注意到，在广告、电影、甚至新闻图片中，女性总是比男性显得更年轻？这不仅仅是你的错觉——一项发表于《Nature》期刊的最新研究指出，互联网上的图像、视频和文本内容中，普遍存在一种系统性的“年龄-性别偏见”：女性被描绘为比男性更年轻，而这种扭曲与现实数据严重不符。
📊 现实 vs 网络：数据背后的真相
研究团队分析了来自Google、Wikipedia、IMDb、Flickr、YouTube等平台的近140万张图片和数千条视频，并对比了美国人口普查数据，发现了一个惊人的矛盾：
现实中：美国职场中男女的年龄分布并无显著差异，女性甚至平均寿命比男性长8年。
网络上：女性在图像和视频中被一致地表现为更年轻。
例如，在Google搜索“医生”时，女性医生的图像平均比男性医生年轻5.46岁；在Wikipedia中，这一差距甚至达到7.1岁。而在名人图像中（如IMDb），女性名人比男性平均年轻6.5岁。
在来自7个网络来源的超过130万张图像及数千个视频中，女性被呈现的年龄显著低于男性
🤖 语言模型也在“复制偏见”
研究还发现，这种偏见不仅存在于视觉内容中，也深深植根于大型语言模型中。研究人员分析了包括GPT-2 Large在内的9个主流语言模型，发现它们在学习互联网文本时，也习得了“男性更年长、女性更年轻”的关联模式。例如，在GPT-2的语义空间中，“CEO”“主席”等词更接近“男性”和“年长”，而“秘书”“护士”更接近“女性”和“年轻”。
从互联网爬取的数十亿词汇中，根据OpenAI最大开源模型（GPT-2大型）的编码分析，女性被表征的年龄显著低于男性
🧪 实验证实：算法正在放大偏见
为了验证这种偏见是否会影响人们的认知，研究团队进行了一项全国代表性实验：
参与者被要求通过Google图片搜索职业图像，并估计该职业从业者的平均年龄。
结果发现，上传女性图像的人会显著低估该职业的年龄，而上传男性图像的人则会高估。
更令人担忧的是，这种认知偏差进一步影响了招聘偏好：人们更倾向于雇佣“年轻女性”和“年长男性”，而这与现实中的能力分布并无关联。
在谷歌上搜索职业图片会放大人们观念中基于年龄的性别不平等
📝 ChatGPT也“重女轻男”？简历生成中的隐形歧视
研究还审计了ChatGPT在生成和评估简历时的表现：
当被要求为“女性申请人”生成简历时，ChatGPT会默认生成更年轻、经验更少的简历；
而在评估简历质量时，ChatGPT更倾向于给年长男性的简历打高分。
这表明，基于互联网数据训练的AI模型，不仅复制了偏见，还可能在实际应用中加剧职场中的性别与年龄歧视。
性别与年龄对ChatGPT简历生成与评估的影响
🧩 偏见从何而来？地位越高，女性越“被年轻”
研究发现，这种“女性更年轻”的偏见在高地位、高收入职业中尤为明显。例如，在管理层、董事会主席等职位中，男性被描绘为年长的比例远高于女性。这反映出一种根深蒂固的性别化年龄主义：社会对女性的价值评判更倾向于外表与青春，而对男性则更看重经验与权威。
🌍 这不是“小问题”：算法正在重塑社会认知
这项研究揭示了一个严峻的现实：互联网和AI不仅仅是反映社会偏见，更是在系统性地放大它。当我们依赖Google搜索、ChatGPT等工具获取信息、筛选简历时，这些算法正在无形中塑造我们对“谁适合什么工作”的判断。年长女性在职场中面临的双重歧视——既因为性别，也因为年龄——在这种数字扭曲中被进一步固化。
✅ 我们能做什么？
研究者呼吁：
平台与开发者：应在训练数据与算法设计中引入多维度的公平性审计，尤其是交叉性偏见（如性别+年龄）。
用户与公众：应提高对算法偏见的认知，审慎对待算法推荐的内容与决策。
政策制定者：需推动对AI伦理与数据透明度的监管，防止技术加剧社会不平等。
📌 结语
我们生活在一个被算法中介的世界里，如果我们不主动去纠正这些系统性的扭曲，它们将继续在无声中定义我们看待自己与他人的方式。这项研究不仅是一次对互联网偏见的揭露，更是一次对技术伦理的警醒。在AI日益渗透日常生活的今天，识别、理解并纠正算法中的偏见，已不仅是技术问题，更是社会共识的塑造过程。
参考文献：
Guilbeault D, Delecourt S, Desikan BS. Age and gender distortion in online media and large language models. Nature. 2025 Oct 8. doi: 10.1038/s41586-025-09581-z.
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