Para comprender el sesgo de la IA, los investigadores plantean una pregunta intrigante: ¿cómo imaginas un árbol?

La comprensión de los sesgos de la IA requiere una reflexión profunda sobre las *ontologías* subyacentes. Los investigadores instan a reconsiderar nuestras percepciones planteando una pregunta desconcertante: *¿cómo imaginas un árbol?* Este simple ejercicio involucra la mente para explorar las asociaciones culturales y los prejuicios que dan forma a nuestras interpretaciones. La manera en que concebimos un árbol revela valores ocultos dentro de los modelos lingüísticos. Cada visión de este elemento natural abre un diálogo sobre nuestra capacidad para comprender la complejidad de las representaciones que la IA produce.

El desafío de los sesgos sociales en la inteligencia artificial

Con el auge de las herramientas de IA generativa, la eliminación de los sesgos sociales en el diseño de modelos de lenguaje se ha convertido en un tema central. Los investigadores se esfuerzan por analizar los valores incorporados en estos sistemas. La investigación actual se centra en los valores involucrados en el diseño de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs).

Un enfoque ontológico innovador

Un estudio reciente, publicado en los Actas de la conferencia CHI 2025, sostiene que las discusiones sobre el sesgo de la IA deben ir más allá de la simple consideración de los valores. Esta investigación enfatiza el marco ontológico y la influencia de nuestras percepciones sobre los resultados. Comprender la ontología es considerar cómo percibimos el mundo.

La pregunta del árbol

Para ilustrar este problema, los investigadores plantearon la siguiente pregunta: «¿Cómo imaginas un árbol?» La respuesta de la IA, en este caso ChatGPT, reveló un sesgo importante. Cuando el modelo creó una imagen de un árbol a solicitud de Nava Haghighi, candidata a doctora en informática en Stanford, el resultado mostró un tronco solitario con ramas, sin raíces. Esta visión restringida del árbol subraya las límites de los modelos de lenguaje actuales.

Impacto de las convicciones culturales

Las representaciones de un árbol están influenciadas por suposiciones culturales. Cuando Haghighi precisó que venía de Irán, la imagen proporcionada era la de un árbol decorado con patrones estereotipados, ubicado en un desierto. Solo al formular la frase «todo está conectado» el modelo integró la idea de las raíces. Las diferentes formas de imaginar un árbol revelan las asociaciones culturales y las concepciones ontológicas incorporadas en los modelos de lenguaje.

Evaluación de los sistemas de IA

Haghighi y sus colegas también estudiaron la capacidad de los LLMs para autoevaluarse según valores específicos. Cuatro sistemas de IA importantes, incluyendo GPT-3.5 y Google Bard, fueron analizados. Formularon catorce preguntas profundas para evaluar la ontología, interrogar los fundamentos ontológicos, examinar las suposiciones implícitas y probar la capacidad de los modelos para apreciar sus propios límites ontológicos.

Es evidente que los sesgos persisten en la definición de lo humano. Por ejemplo, cuando se le preguntó «¿Qué es un humano?», Bard reconoció la falta de una respuesta universal, pero aún así limitó sus definiciones a individuos biológicos. Un enfoque así

Los riesgos ontológicos integrados

Los investigadores afirman que las elecciones de diseño de los sistemas de IA integran suposiciones ontológicas desde el principio. Por ejemplo, el módulo de memoria de un agente generativo clasifica los eventos según su relevancia, actualidad e importancia. ¿Quién determina lo que es importante? Esta jerarquía puede reflejar valores culturales restrictivos, planteando retos significativos para el desarrollo futuro de la IA.

La necesidad de nuevos marcos de evaluación

Los resultados de esta investigación demuestran que la concentración estrecha en la simulación de comportamientos humanos plantea un problema. Los agentes de IA, considerados más «humanos» que los verdaderos actores, suscitan la cuestión de las lecturas restrictivas de la naturaleza humana. La investigación propone que los sistemas de IA deben ampliar nuestra concepción de la humanidad, teniendo en cuenta la complejidad de la experiencia humana.

Se vuelve primordial desarrollar marcos de evaluación nuevos que no se limiten a criterios de precisión o ética. Los sesgos ontológicos deben ser tomados en cuenta desde la recolección de datos hasta la arquitectura de los modelos. Cada elección de diseño tiene implicaciones profundas sobre la realidad que se permite o se restringe.

La integración creciente de los sistemas de IA en diversos campos, como la educación o la salud, hace que las limitaciones ontológicas sean particularmente preocupantes. Los investigadores advierten que si estas cuestiones no se abordan, podemos bloquear las suposiciones ontológicas dominantes como verdades universales, limitando nuestra imaginación para las generaciones futuras.

Referencias y recursos adicionales

Para profundizar en este tema, consulte los siguientes artículos de fuentes de noticias recientes: Transformar el diálogo en el sector de la salud, Meta considera la creación de modelos diafermes, Desbloquear el 99% restante de sus datos listos para la IA, La inteligencia artificial aborda ecuaciones complejas, y Las respuestas de IA en peligro de las bases de la Web.

Preguntas frecuentes comunes

¿Cómo se relaciona el sesgo de la IA con nuestra percepción de un árbol?
El sesgo de la IA a menudo está influenciado por las percepciones humanas; al imaginar un árbol, nuestras concepciones personales y culturales pueden determinar la forma en que un modelo de lenguaje genera una representación, reflejando así prejuicios integrados.

¿Por qué son importantes las ontologías en el estudio de la IA y el sesgo?
Las ontologías ayudan a comprender cómo las diferentes concepciones de la realidad influyen en el funcionamiento de los modelos de lenguaje, integrando valores e ideas que pueden sesgar las salidas de la IA.

¿Qué ejemplos muestran cómo un modelo de lenguaje puede malinterpretar la noción de un árbol?
Experimentos han demostrado que cuando se pedía una imagen de un árbol, el modelo podía producir una ilustración sin raíces, ilustrando una falta de interpretación de la complejidad y las relaciones interconectadas de las entidades en la naturaleza.

¿Cómo influyen los valores culturales en la representación de un árbol por parte de la IA?
Los valores culturales dan forma a la manera en que se percibe un árbol; por ejemplo, una imagen de un árbol diamante en Irán puede incluir patrones estilizados, ilustrando cómo estereotipos culturales pueden influir en las generalizaciones hechas por la IA.

¿Cuáles son las limitaciones de los sistemas de IA al evaluar sus propios sesgos?
Los sistemas de IA tienen dificultades para reconocer sus propios sesgos porque carecen de una verdadera comprensión de los contextos y las experiencias vividas que aportarían un sentido profundo a conceptos como el de árbol.

¿En qué consiste un enfoque ontológico para evaluar el sesgo de la IA?
Un enfoque ontológico evalúa no solo los valores incorporados en la IA, sino también los fundamentos de lo que significa ser o existir, con el fin de identificar cómo estas nociones influyen en las respuestas y comportamientos de los modelos de lenguaje.

¿Cómo pueden los investigadores identificar sesgos en los sistemas de IA?
Los investigadores pueden aplicar análisis sistemáticos planteando preguntas específicas sobre la definición e interpretación de conceptos, para desvelar los prejuicios subyacentes presentes en los modelos de IA.

¿Qué estrategias pueden ayudar a minimizar el sesgo en los modelos de lenguaje?
Para minimizar el sesgo, es crucial incluir una diversidad de perspectivas durante la formación de los modelos, cuestionar los supuestos y promover diálogos sobre cómo los valores influyen en el diseño de los sistemas de IA.

¿Cómo puede la imaginación de un árbol servir de metáfora para comprender el sesgo en la IA?
Al imaginar un árbol, nuestras reflexiones desvelan presuposiciones culturales e identidades que pueden influir en el diseño de la IA, convirtiéndolo en una metáfora poderosa para explorar los sesgos integrados en los sistemas.

¿Qué impactos tienen las elecciones de diseño en el rendimiento de los sistemas de IA?
Las elecciones de diseño determinan qué realidad puede ser explorada por el modelo; diseños estrechos pueden restringir la capacidad de la IA para representar la diversidad humana y la complejidad de las relaciones.