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Universidade Federal da Bahia |
Repositório Institucional da UFBA
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/42795
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Colonização algorítmica da imagem: colonização algorítmica da imagem: um estudo da representação negra produzida pelos geradores de imagens por Inteligência Artificial na dimensão do Dungeons & Dragons
Título(s) alternativo(s): Algorithmic colonization of the image: a study of black representation produced by Artificial Intelligence image generators in the Dungeons & Dragons dimension
Autor(es): Santos, Álisson Gomes dos Santos
Primeiro Orientador: Silva, Leyde Klébia Rodrigues da
metadata.dc.contributor.referee1: Silva, Leyde Klebia Rodrigues da
metadata.dc.contributor.referee2: Sampaio, Denise Braga
metadata.dc.contributor.referee3: Silva Junior, Jobson Francisco da
Resumo: Histórias e narrativas constituem-se como importantes pilares na formação da sociedade humana. A partir do desenvolvimento tecnológico as grandes empresas de tecnologia tornaram parte das instituições culturais que detém o controle das narrativas que permeiam o senso. A Inteligência Artificial Generativa faz parte do grupo de ferramentas disponíveis para produzir e disseminar as narrativas de interesse dos grupos dominantes, entre as possibilidades de produção destaca-se a possibilidade de gerar imagens instantaneamente. Nesse sentido, o objetivo geral desta pesquisa foi analisar a representação de pessoas negras pelos geradores de imagens por Inteligência Artificial na dimensão do Dungeons & Dragons. Especificamente, ela foi dividida em quatro objetivos: a) Delimitar quais são principais raças fictícias do RPG Dungeons & Dragons para terem suas imagens geradas; b) Construir “enunciados” que subsidiem a produção de imagens geradas por Inteligência Artificial; c) Gerar imagens a partir dos enunciados com contexto do Dungeons & Dragons; d) Verificar como os geradores de imagens de Inteligência Artificial constroem a imagem de pessoas negras a partir da dimensão do Dungeons & Dragons. O referencial teórico foi dividido em duas seções que trabalham, respectivamente, discutir sobre as narrativas como meio de construção das identidades raciais e como as imagens também são ferramentas de disseminação dessas narrativas, e contexto histórico ao qual a Inteligência Artificial se desenvolve, o enviesamento dos algoritmos através do Aprendizado de Máquina e como a Ontologia e a Folksonomia, ambas ferramentas da Representação da Informação, podem ser úteis na amenização do seu viés durante o Aprendizado de Máquina. Metodologicamente, esta pesquisa é caracterizada como qualitativa do tipo exploratória, descritiva e documental. Quanto à coleta de dados foi utilizado a plataforma Copilot, que utiliza o modelo de Inteligência Artificial Generativa o Dall-e 3, sendo a dimensão trabalhada o jogo Dungeons & Dragons. As imagens foram geradas após delimitar as principais raças do Dungeons & Dragons em anão, elfo, humano e pequenino e construir os enunciados para a produção das imagens pelo modelo analisado. Foram geradas quatro imagens para cada grupo racial, com uma identidade visual similar com variações pontuais entre si. A coesão estética se estendeu entre três das quatros raças, cada uma com características próprias que as destacam e a diferenciam entre si. Entre os quatro grupos de imagens, apenas um teve a presença de pessoas negras. A partir da análise das imagens geradas concluiu-se que o modelo Dall-e 3, através da plataforma Copilot, opera no apagamento das pessoas negras nas raças fantásticas e na suavização de traços fenótipos faciais ao colocar o ideal europeu de beleza como signo neutro. Desse modo, observa-se que as Inteligência Artificial Generativa atuam como componente da estrutura racial como instituições de produção cultural que reforçam o racismo e justificam a sua existência.
Abstract: Stories and narratives are important pillars in the formation of human society. With the development of technology, large technology companies have become part of the cultural institutions that control the narratives that permeate the sense. Generative Artificial Intelligence is part of the group of tools available to produce and disseminate narratives of interest to dominant groups. Among the production possibilities, the possibility of generating images instantly stands out. In this sense, the general objective of this research was to analyze the representation of black people by image generators using Artificial Intelligence in the Dungeons & Dragons dimension. Specifically, it was divided into four objectives: a) To delimit which are the main fictional races of the Dungeons & Dragons RPG to have their images generated; b) To construct “statements” that subsidize the production of images generated by Artificial Intelligence; c) To generate images from statements with the context of Dungeons & Dragons; d) To verify how Artificial Intelligence image generators construct the image of black people from the Dungeons & Dragons dimension. The theoretical framework was divided into two sections that discuss narratives as a means of constructing racial identities and how images are also tools for disseminating these narratives, the historical context in which Artificial Intelligence develops, the bias of algorithms through Machine Learning, and how Ontology and Folksonomy, both tools for Information Representation, can be useful in mitigating bias during Machine Learning. Methodologically, this research is characterized as qualitative, exploratory, descriptive, and documentary. Regarding data collection, the Copilot platform was used, which uses the Dall-e 3 Generative Artificial Intelligence model, and the dimension worked on was the Dungeons & Dragons game. The images were generated after delimiting the main Dungeons & Dragons races into dwarf, elf, human, and little one and constructing the statements for the production of the images by the analyzed model. Four images were generated for each racial group, with a similar visual identity with specific variations between them. Aesthetic cohesion was found among three of the four races, each with its own characteristics that make them stand out and differentiate them from each other. Among the four groups of images, only one featured black people. Based on the analysis of the generated images, it was concluded that the Dall-e 3 model, through the Copilot platform, erases black people in the fantasy races and softens facial phenotypes by placing the European ideal of beauty as a neutral sign. Thus, it is observed that Generative Artificial Intelligence acts as a component of the racial structure as institutions of cultural production that reinforce racism and justify its existence.
Palavras-chave: colonização algorítmica
representação – pessoas negras
geradores de imagens por inteligência artificial
dungeons and dragons
CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::CIENCIA DA INFORMACAO::TEORIA DA INFORMACAO::REPRESENTACAO DA INFORMACAO
CNPQ::OUTROS::CIENCIAS SOCIAIS
Idioma: por
País: Brasil
Editora / Evento / Instituição: Universidade Federal da Bahia
Sigla da Instituição: UFBA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Ciência da Informação
Citação: SANTOS, Álisson Gomes dos Santos. Colonização algorítmica da imagem: um estudo da representação negra produzida pelos geradores de imagens por inteligência artificial na dimensão do Dungeons & Dragons. 2025. 112f. Trabalho de conclusão de curso (Graduação em Biblioteconomia e Documentação) – Universidade Federal da Bahia, Instituto de Ciência da Informação, Salvador, 2025.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/42795
Data do documento: 25-Fev-2025
Aparece nas coleções:Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Biblioteconomia (ICI)

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TCC - AGSS 24-08.pdfTrabalho de Conclusão de Curso, intitulado Colonização algorítmica da imagem: um estudo da representação negra produzida pelos geradores de imagens por inteligência artificial na dimensão do Dungeons & Dragons, apresentado ao Colegiado do Curso de Biblioteconomia e Documentação do Instituto de Ciência da Informação da Universidade Federal da Bahia.10,07 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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