Información sesgada

Las respuestas pueden partir de información sesgada

Algunas herramientas de IAG han sido alimentadas y entrenadas con información procedente de numerosas fuentes, y pueden contener sesgos de tipo racial, de género o incluso culturales.

¿Qué tipo de sesgos puede tener la IAG en sus respuestas?

Como modelo de lenguaje basado en inteligencia artificial, ChatGPT y demás herramientas pueden facilitar respuestas sesgadas de varias maneras, dependiendo de cómo se haya entrenado el modelo. Algunos de los sesgos pueden incluir:

• Sesgos culturales: Si el modelo se ha entrenado principalmente con datos de una cultura específica, puede tener dificultades para entender o responder preguntas que provienen de otras culturas. Esto puede llevar a respuestas inexactas o inapropiadas.
• Sesgos de género: Si el modelo se ha entrenado con datos que reflejan estereotipos de género, puede tener sesgos en sus res puestas en relación con los géneros masculino y femenino.
• Sesgos de raza o etnia: Si el modelo se ha entrenado principal mente con datos de una sola raza o etnia, puede tener dificultades para entender o responder a preguntas que provienen de otras razas o etnias.
• Sesgos lingüísticos: El modelo puede tener dificultades para en tender el lenguaje coloquial, las jergas regionales o incluso el lenguaje técnico que no ha sido incluido en su entrenamiento.

Es importante tener en cuenta que los sesgos en las respuestas de una IA generativa pueden ser problemáticos, especialmente si se utiliza en entornos sensibles o en los que se toman decisiones.