Los estereotipos de clase, género y raza reproducidos por la IA generativa: recomendaciones para los usuarios - Castro-Martínez, Andrea; Torres-Martín, José Luis; Pérez-Ordóñez, Cristina de los Ángeles (Universidade Federal de Santa Catarina, 2023)
Objetivo: Establecer recomendaciones para que los prosumidores efectúen un uso ético de estas herramientas evitando, de esta forma, resultados que caigan en estereotipos de clase, raza y/o género. Método: Análisis del material documental desarrollado por distintas entidades: instituciones internacionales (UNESCO y Conuncil of Europe) y empresas desarrolladoras de herramientas de IA (OpenAI, Google, Microsoft y Anthropic). Resultado: La IA puede perpetuar estereotipos ya que emplea datos que reproducen un contexto donde las minorías y las mujeres están infrarrepresentadas. Las principales corporaciones afirman haber desarrollado códigos de conducta y autorregulación. Esta gobernanza concuerda con las recomendaciones internacionales y rige su comportamiento, los protege de responsabilidades y basa su RSC. Incluyen recomendaciones para los usuarios en los procesos de uso de las herramientas. Conclusiones: Aún no es posible evitar totalmente los sesgos pero es recomendable que los usuarios detecten las estereotipos y los minimicen. La autorregulación contribuye a contenidos menos discriminatorios, además de incorporar a mujeres y minorías como desarrolladores. Plantean códigos de conductas para detectar contenidos inapropiados. Los hallazgos son útiles para fomentar la perspectiva crítica y poner el foco en el papel que los usuarios, a los que se ofrecen recomendaciones, tienen en un proceso en el que el uso que se haga de las herramientas resulta fundamental.
Class, gender and race stereotypes reproduced by generative AI: recommendations for users
Keywords: Inteligencia artificial; Estereotipo (Psicología); Género; Raza; Clase