Sesgos en inteligencia artificial: un estudio sobre la generación de imágenes a partir de comandos de raza/etnia y género - Ribeiro Mota, Denysson Axel (2024)
Siguiendo los estudios científicos sobre sesgos presentes en algoritmos, después de investigar la influencia en la creación de algoritmos del hecho que, en Brasil, la mayoría de los programadores está compuesta por hombres blancos, cisgénero, heterosexuales, solteros, de mediana edad y sin hijos, este trabajo es el primero de una serie de otros que buscan identificar sesgos en herramientas específicas, en este caso investigando la generación de imágenes por inteligencia artificial (IA). La metodología incluye un enfoque bibliográfico-documental, búsqueda de evidencias encontradas en otras investigaciones sobre sesgos en herramientas digitales y temas similares, seguido de un análisis descriptivo de las imágenes generadas con la herramienta BlueWillow, elegida por ser una herramienta aún no discutido en otras investigaciones y porque era gratuito. Las pruebas se realizaron inicialmente con comandos en inglés y sin asignar género, el idioma fue escogido por el género neutro en profesiones y otros elementos lingüísticos ser algo intrínseco a la lengua. Las palabras utilizadas fueron: [white], [black], [a man], [a woman], [a firefighter], [a nurse], [a doctor], [an inmate], escogidas por ya haber sido identificadas, en la literatura, como propensas a la atribución de sesgo en algoritmos. Los resultados fueron evaluados con la asignación automática de género y raza de la plataforma, y apuntan a la presencia de sesgos, pero requiere mayor investigación, abarcando bases de entrenamiento, prácticas científicas y otras posibles causas. El estudio destaca la importancia de políticas y directrices que promuevan la equidad y la justicia informacional en el desarrollo de estas tecnologías.