2. क्या रिसर्च भी इस बात को साबित करती है?

 शोध क्या कहता है?

 “AI एल्गोरिद्म systemic bias को encode कर लेते हैं”

यानी:
इतिहास में जो भेदभाव था, वही AI में “डिजिटल रूप” में आ जाता है

 (1) Nature जर्नल की रिपोर्ट (2026)

• AI मॉडल “भारतीय जाति-आधारित स्टीरियोटाइप” को दोहराते हैं 
• 7200+ AI कहानियों के अध्ययन में:
  • ऊपरी जातियों का अधिक प्रतिनिधित्व
  • दलित/निचली जातियों का कम प्रतिनिधित्व 

 उदाहरण:

• “ब्राह्मण परिवार = अमीर”
• “दलित परिवार = गरीब”

 (2) MIT व अन्य शोध (2025–26)

• AI मॉडल ऊपरी जातियों को उच्च पदों से जोड़ते हैं
• दलितों को “निम्न कार्यों” से जोड़ते हैं 

 (3) Indian Express विश्लेषण

• केवल नाम (surname) से AI अनुमान लगाता है:
  • “Bansal → Scientist”
  • “Ahirwar → Manual labour” 

 यह दिखाता है कि AI ने समाज की “अदृश्य जाति संरचना” सीख ली है

 (4) अकादमिक डेटा (INDIC-BIAS, DECASTE)

• 63%–79% मामलों में AI “स्टीरियोटाइप” चुनता है 
• दलित और शूद्र के साथ नकारात्मक बायस स्कोर अधिक 
• 85 पहचान समूहों के अध्ययन में
  AI लगातार “हाशिए के समूहों के खिलाफ नकारात्मक निर्णय” देता है 

 (5) Stanford और UNESCO रिपोर्ट

• AI मॉडल अक्सर:
    “महिलाओं को कम वेतन वाली या घरेलू भूमिकाओं से जोड़ते हैं”
• पुरुषों को:
    “CEO, इंजीनियर, वैज्ञानिक” जैसे रोल से जोड़ते हैं

 (6) Amazon Hiring Tool Case

• Amazon का AI भर्ती सिस्टम
    महिलाओं के रिज़्यूमे को कम प्राथमिकता देता था
• कारण:
  • सिस्टम ने पुराने डेटा से सीखा
  • जहाँ पुरुषों की भर्ती ज्यादा थी

 परिणाम:
AI ने महिलाओं के खिलाफ भेदभाव करना “सीख लिया”

 (7) Word Embedding Research

• AI association tests में:
  • “Man → Career”
  • “Woman → Family”

यह “implicit bias” (अप्रत्यक्ष भेदभाव) है

 (8) Global (MIT & AI Now Institute)

• महिलाओं को:
  • कम competent
  • कम leadership capable

 दिखाने की प्रवृत्ति पाई गई

ऐसे कई रिसर्च है जो विभिन्न आयामों को संदर्भित करते है|