近年西班牙媒体关于人工智能（AI）的报道中存在明显的“媒体玻璃天花板”：男性在报道中占据主导地位的比例达41%，而女性仅占5%。这一数据出自马德里卡洛斯三世大学（UC3M）性别研究大学研究所编制、平等部女性研究所支持的报告——《InfoIA：数字媒体中人工智能相关报道分析》。

该报告分析了一个由7,115篇新闻、13,787个新闻来源以及在2017-2021年和2024年间发布的11,266张照片和图像组成的研究语料库。所有数据均由约20名研究人员手动收集，目前他们正在开展另一项科研项目，开发一种能自动分析新闻信息偏见的算法。

报告指出，在研究期间发布的AI相关报道中，出镜人物的性别分布极不均衡：41.60%以男性为主，39.06%为男女混合，14.01%为中性视角，仅有5.33%以女性为报道主角。研究还分析了标题中出现人名的情况：在所有新闻中，13.11%为男性名字，而女性名字仅占4.19%（大多数标题为中性表述，如机构名称，或不含人名）。报告总结道：“仅有女性出镜的情况在整个研究中可见度最低，证实了对女性深层的边缘化与不可见化。”

在新闻来源采查方面，男性表达占61.14%，而女性仅占21.45%；在高管或总裁级别职位中，男女受访比例差距更是超过4比1。该研究的主要作者、UC3M传播系新闻学正教授克拉拉·塞恩斯·德·巴兰达（Clara Sainz de Baranda）总结称：“男性作为专家受访的频率远高于女性。”

由女性记者署名的新闻往往包含更高比例的女性受访来源（25.58%），而男性记者署名的新闻这一比例为18.96%。尽管如此，编辑部中男性署名仍占绝对优势（49.02%对女性的27.51%）。此外，2024年企业和机构来源的大量涌现（29.90%），进一步挤压了独立女性专家的表达空间。

有关技术开发、企业战略和AI经济的叙事，几乎完全由男性或机构的声音与形象主导。给女性留下的空间主要集中在学术研究（占该领域受访来源的29.26%）以及对技术在社会、伦理、教育或文化层面影响的分析上。

性别歧视用语与性别偏见

该报告还分析了性别歧视用语，指出媒体的整体情况有所改善，但仍存在明显偏见，例如使用“统称阳性”（masculino genérico）。克拉拉·塞恩斯·德·巴兰达指出：“当你阅读新闻时，如果看到‘专家’一词，大脑中浮现的专家往往是男性。因此，必须在语言中给予女性研究员和女性群体更多可见度。” 她提到的另一种偏见是“语义跳跃”（salto semántico），即话语表面上看似涵盖所有人，但随后透露出女性并未真正被纳入其中。她指出：“报道一开始在谈论‘专家们’，结果最后发现获奖者全都是女性。”

报告显示，在2024年包含女性形象的报道中，83.12%包含某种形式的性别歧视语言，81.06%使用了统称阳性。在涉及女性专业人士时，隐形偏见依然存在，例如仅提及职位而不写姓名（占14.45%）、称呼上的不对称（女性用名字，男性用姓氏），或者将女性的成功描绘为特殊或异常现象。

在新闻图像呈现上，男性多以掌控技术和展现领导力的积极姿态出现（占图像的32.41%，而女性仅占14.26%）。在对女性的呈现（以及女性机器人/Gynoid的形象塑造）中，物化和性化倾向再次抬头（2024年8.59%的女性照片存在性化偏见）。报告指出，2024年审查的AI插图或生成作品中，有37.13%再现了传统的性别刻板印象。

给记者的建议

除了分析这些不平等现象外，该项目还包含一份由克拉拉·塞恩斯·德·巴兰达与UC3M性别研究大学研究所的卡门·玛丽亚·纳瓦罗·洛佩斯（Carmen María Navarro López）共同制定的新闻传播良好实践指南，旨在推动更加平等的AI报道。

在各项建议中，她们提议通过制定男女平等的采访名单来实现来源多样化，提升女性在高管和技术研发岗位上的可见度；放弃统称阳性以及将女性成功视为“例外”的叙事模式；消除机器人形象中的物化与性化；鼓励在新闻中提供按性别分类的数据；并增加经济和科技版块中女性记者的比例。

在审核内容的工具中，报告特别推介了“反转规则”（regla de la inversión），即把句中的女性性别替换为男性性别（反之亦然），以检验这种改变是否会影响对句子的理解或暴露潜在的刻板印象。她们表示：“应用这项测试有助于识别不平等对待，并审查语言以避免性别歧视表达。”

视频：https://youtu.be/sW4i0988Tas