Algorithmic racism and artificial intelligence
a critical multimodal analysis
DOI:
https://doi.org/10.46230/lef.v16i2.13108Keywords:
algorithmic racism, artificial intelligence, multimodalityAbstract
The intersection of Artificial Intelligence (AI) and racial issues is an increasingly pertinent topic in the contemporary context of relentless technological advancement and algorithm development. In this article, we aim to analyze the multimodal strategies employed in the construction of a racist image generated by AI. We highlight the complex interactions between different modes of representation and the ideological effects that arise from this interconnection. To achieve this aim, we ground our work theoretically in critical studies on algorithms (O’Neil, 2020; Prado, 2022), algorithmic racism (Noble, 2021; Silva, 2022), and multimodality (Kress, 2003; Jewitt, 2014). Through a critical multimodal analysis, we were able to conduct an in-depth investigation of the image in question. The results obtained underscore the urgency of implementing public policies and regulations that hold companies accountable for the development and application of algorithms with a racist bias. Such measures are essential to ensure the protection and equity of ethnic-racial groups affected by the propagation of discriminatory content, thereby contributing to the construction of a more just, egalitarian, and inclusive society.
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