🇺🇸 Peter Fernández Dulay

पीटर फर्नांडीज दुले जैक्सनविले, फ्लोरिडा से हैं। उनकी विधि जानबूझकर साधारण थी। उन्होंने चार एआई इमेज प्लेटफॉर्म चुने — शटरस्टॉक, कैनवा, डैल-ई (DALL·E) और मिडजर्नी — और पांच विज्ञान-करियर प्रॉम्प्ट्स: एक्ट्यूअरी, डेटा साइंटिस्ट, इंफॉर्मेशन सिक्योरिटी एनालिस्ट, ऑपरेशन्स रिसर्च एनालिस्ट, और कंप्यूटर एंड इंफॉर्मेशन रिसर्च साइंटिस्ट। फिर उन्होंने छवियां उत्पन्न कीं और जो वापस आया उसे कोड किया।

उनकी गिनती ही निष्कर्ष है। उत्पन्न छवियों में उन्होंने 1,459 पुरुषों की तुलना में 347 महिलाओं को देखा; केवल 17.4 प्रतिशत छवियों में अकेले महिलाएं थीं। प्लेटफॉर्म्स की तुलना करने पर, उन्होंने पाया कि शटरस्टॉक चारों में सबसे कम पक्षपाती था और मिडजर्नी सबसे अधिक।

यह एक ऐसा अध्ययन है जिसे एक स्नातक छात्र चला सकता था, और यह इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि बहुत कम लोगों ने उस विशिष्ट प्रश्न पर इसे चलाया था जो एक नौ साल के बच्चे ने पूछा था। इमेज जनरेटर को स्क्रेप की गई ऐतिहासिक छवियों पर प्रशिक्षित किया जाता है; उनकी प्रॉम्प्ट सूची के पेशे वे हैं जहां ऐतिहासिक चित्रण पुरुषों की ओर झुके हुए हैं; मॉडल इस झुकाव को पुन: उत्पन्न करते हैं और इसे वर्तमान की तस्वीर के रूप में प्रस्तुत करते हैं। प्रति प्लेटफॉर्म अंतर को मापना ही एक शिकायत को सबूत में बदल देता है।

वह अड़तालीस राज्यों और चार अमेरिकी क्षेत्रों से लगभग दो हजार आवेदकों में से चुने गए तीस राष्ट्रीय फाइनलिस्ट में से एक थे। उन्होंने जो $10,000 का पुरस्कार जीता, वह चुनौती के शीर्ष पुरस्कारों में से एक है।

जैक्सनविले में डब्ल्यूओकेवी (WOKV) द्वारा स्थानीय कवरेज ने बाकी जानकारी दी: परियोजना की उत्पत्ति उनकी बहन के सवाल में थी, और यह तथ्य कि वह क्षेत्रीय स्तर पर रैंक किए गए तलवारबाज और अपने स्कूल की रोबोटिक्स टीम के सदस्य हैं — यह याद दिलाता है कि पंद्रह साल की उम्र में प्रतिस्पर्धी शोध आमतौर पर किसी व्यक्ति द्वारा किए जा रहे कई कार्यों में से एक होता है, न कि एकमात्र।

जेनरेटिव इमेज मॉडल जो पहले से फोटो खींचा जा चुका है उससे सीखते हैं। जब किसी पेशे को एक सदी से एक पक्षपाती कलाकारों के साथ प्रलेखित किया गया है, तो मॉडल इस झुकाव को विरासत में लेता है और इसे एक तटस्थ प्रॉम्प्ट के लिए एक तटस्थ दिखने वाले उत्तर के रूप में लौटाता है। शोध साहित्य इसे 'प्रतिनिधित्व संबंधी नुकसान' (representational harm) कहता है, और इसे मापने की मानक विधि वही है जो यहां उपयोग की गई है: प्रॉम्प्ट्स को ठीक करें, बड़ी मात्रा में जनरेट करें, और आउटपुट को हाथ से कोड करें।

थर्मो फिशर साइंटिफिक जूनियर इनोवेटर्स चैलेंज मध्य-विद्यालय के छात्रों के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका की राष्ट्रीय विज्ञान प्रतियोगिता है, जो सोसाइटी फॉर साइंस द्वारा संचालित है, वही संगठन जो रीजेनरॉन साइंस टैलेंट सर्च के पीछे है। इसके फाइनलिस्टों को देश भर के संबद्ध मेलों से चुना जाता है और उनके उपकरणों की जटिलता के बजाय प्रयोगात्मक डिजाइन और तर्क के आधार पर आंका जाता है, यही कारण है कि सार्वजनिक उपकरणों और मैनुअल कोडिंग से पूरी तरह निर्मित अध्ययन इसके शीर्ष पुरस्कार जीत सकता है।

4 जून 2026 को सोसाइटी फॉर साइंस के एक साक्षात्कार में उन्होंने बताया कि वह आगे क्या बना रहे थे: "जेनरेशन एआई" (Generations AI), विभिन्न उम्र के लोगों को सुलभ और नैतिक शब्दों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिखाने के लिए एक सामुदायिक परियोजना। उसी लेख में उनकी सलाह केवल चार शब्दों की थी — अगर वह यह कर सकते हैं, तो पाठक भी कर सकते हैं।