Internet y la IA refuerzan los estereotipos de género y edad
En Internet y en la IA las mujeres de diferentes profesiones y roles sociales son más jóvenes y menos experimentadas que los hombres. Y esa diferencia no se corresponde con los datos reales, que han comparado con los de Estados Unidos. Esta es la conclusión de un trabajo que han publicado en Natura. Los investigadores destacan que la lucha contra la desigualdad de género supone un obstáculo significativo, ya que refuerza y perpetúa estereotipos de género y edad, lo que puede limitar el acceso a puestos de responsabilidad, por ejemplo.
Los investigadores han analizado 1,4 millones de imágenes y vídeos en cinco plataformas (Google, Wikipedia, IMDb, Flickr y YouTube) en las que se han medido las edades medias de mujeres y hombres que representan diferentes profesiones y roles sociales. Se ha observado que las mujeres se representan más jóvenes que los hombres, sobre todo en profesiones con un estatus o ganancia mayor, como pueden ser los médicos o los banqueros. Por ejemplo, en el caso de los médicos, en los resultados de las búsquedas el varón fue de 25 a 34 años y las mujeres de 18 a 24 años.
Por otro lado, también se han analizado nueve grandes modelos lingüísticos (los que se adiestran con datos de Internet) y se ha observado que esta tendencia se acentúa. Por ejemplo, solicitaron a Chat GPT la creación de 40.000 currículos para 54 profesiones. Los resultados mostraron que el ChatGPT realizaba a las candidatas mujeres un promedio de 1,6 años menos que los hombres. Además, cuando le pidieron que valorara esos currículos, ChatGPT consideró a los candidatos más veteranos, a los hombres, como de mayor calidad que a las mujeres.
Los resultados ponen de manifiesto cómo los recursos online y los grandes modelos lingüísticos pueden distorsionar y perpetuar los estereotipos de género y edad, y además demuestran que los modelos de la IA no solo recogen esos sesgos, sino que los reproducen activamente. Los investigadores subrayan que todo ello puede hacer que los colectivos así discriminados se sientan en desventaja en la vida real.
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