この論文では、Stable Diffusion(SD)モデルの3つのバージョン(SD 2、SD XL、SD 3)を使用してソフトウェアエンジニアリング関連の画像を生成し、生成された画像の性別と人種偏向を分析します。ソフトウェアエンジニアリングの分野における性別と人種の不均衡の問題を考慮して、ソフトウェアエンジニアキーワードを含むプロンプトと含まないプロンプトの2つのケースについて、各モデルで6,720の画像を作成しました。分析の結果、すべてのモデルでソフトウェアエンジニアを男性として表現する傾向があり、SD 2とSD XLは白人を、SD 3はアジア人を多少描写する傾向を示しました。すべてのモデルで黒人とアラブ人の表現が不足していました。これらの結果は、ソフトウェアエンジニアリングの分野で生成モデルを使用する際の偏向問題に関する深刻な懸念を提示し、偏向緩和のためのさらなる研究の必要性を示唆しています。