🇺🇸 Peter Fernández Dulay

Peter Fernández Dulay, Jacksonville, Florida'dan. Yöntemi kasıtlı olarak gösterişsizdi. Dört yapay zeka görsel platformu — Shutterstock, Canva, DALL·E ve Midjourney — ve beş bilim kariyeri istemi seçti: aktüer, veri bilimci, bilgi güvenliği analisti, operasyon araştırması analisti ve bilgisayar ve bilgi araştırma bilimcisi. Ardından görseller oluşturdu ve geri dönen sonuçları kodladı.

Sayılar bulgunun kendisidir. Oluşturulan görsellerde 1.459'unda erkekleri, 347'sinde kadınları kayıt altına aldı; sadece yüzde 17,4'ü kadınları tek başına gösteriyordu. Platformları karşılaştırdığında, Shutterstock'un dördü arasında en az önyargılı, Midjourney'in ise en önyargılı olduğunu buldu.

Bu, bir lisansüstü öğrencinin yürütebileceği bir çalışmaydı ve bu kadar ses getirmesinin nedeni, dokuz yaşındaki bir çocuğun sorduğu belirli soru üzerinde çok az kişinin çalışmış olmasıdır. Görsel oluşturucular internetten kazınan tarihi görsellerle eğitilir; istem listesindeki meslekler, tarihi görsellerin erkeklere doğru kaydığı alanlardır; modeller bu çarpıklığı yeniden üretir ve bunu bugünün resmi olarak sunar. Platform başına açığı ölçmek, bir şikayeti kanıta dönüştüren şeydir.

Kırk sekiz eyaletten ve dört Amerika Birleşik Devletleri bölgesinden yaklaşık iki bin başvuru arasından seçilen otuz ulusal finalistten biriydi. Kazandığı 10.000 dolarlık ödül, yarışmanın en üst düzey ödüllerinden biri.

Jacksonville'deki WOKV tarafından yapılan yerel haberler geri kalanını tamamladı: projenin kaynağının kız kardeşinin sorusu olması ve bölgesel düzeyde dereceli bir eskrimci ve okulunun robotik takımının bir üyesi olması gerçeği — on beş yaşında rekabetçi araştırmanın, bir kişinin yaptığı tek şey değil, genellikle yaptığı birkaç şeyden biri olduğunun bir hatırlatıcısı.

Üretken görsel modeller halihazırda fotoğraflanmış olanlardan öğrenir. Bir meslek bir yüzyıl boyunca önyargılı bir kadroyla belgelendiğinde, model bu çarpıklığı miras alır ve tarafsız bir isteme tarafsız görünen bir cevap olarak geri döndürür. Araştırma literatürü buna 'temsili zarar' der ve bunu ölçmek için kullanılan standart yöntem tam olarak burada kullanılan yöntemdir: istemleri sabitle, hacimli olarak oluştur ve çıktıyı elle kodla.

Thermo Fisher Scientific Genç Yenilikçiler Yarışması, ortaokul öğrencileri için Amerika Birleşik Devletleri'nin ulusal bilim yarışmasıdır ve Regeneron Bilim Yetenek Arayışı'nın arkasındaki aynı kuruluş olan Society for Science tarafından yürütülmektedir. Finalistleri ülke çapındaki bağlı fuarlardan seçilir ve ekipmanlarının gelişmişliğinden ziyade deneysel tasarım ve mantıklarına göre değerlendirilir, bu nedenle tamamen halka açık araçlar ve manuel kodlamadan inşa edilmiş bir çalışma en üst ödüllerini kazanabilir.

4 Haziran 2026'da Society for Science ile yapılan bir röportajda, bir sonraki aşamada ne inşa ettiğini açıkladı: "Generations AI", farklı yaşlardaki insanlara yapay zekayı erişilebilir ve etik terimlerle öğretmek için bir topluluk projesi. Aynı parçadaki tavsiyesi sadece dört kelimeydi — eğer o bunu yapabiliyorsa, okuyucu da yapabilirdi.