La consultoría de comunicación, marketing digital y asuntos públicos, llamada LLYC, publicó su informe “Espejismo de Igualdad“, en el que explora cómo interactúa la IA con los y las jóvenes.

El informe analizó 9.600 respuestas que fueron generadas por cinco grandes modelos de inteligencia artificial en 12 países, entre ellos México, y los resultados encendieron las alarmas.

Uno de los grandes descubrimientos de “Espejismo de Igualdad” fue que la IA continúa reproduciendo estereotipos entre hombres y mujeres que pueden reforzar la discriminación contra ellas.

¿Cuáles son los resultados?

De acuerdo con el estudio, el 56% de las respuestas de la Inteligencia Artificial calificaron a las mujeres como “frágiles”, además les recomiendan buscar validación externa seis veces más que a los hombres.

Esto no es todo, aunque con las mujeres utiliza 2.5 veces más lenguaje comprensivo como “yo te entiendo”, con los hombres el lenguaje cambia a uno más directo y encaminado a que tomen acción utilizando palabras como “haz”, “di”, “ve”.

Cuando a la IA se le habla sobre las inseguridades que posee una persona, ésta brinda consejos de moda 48% más a las mujeres que a los hombres. Si se le cuestiona sobre qué hacer tras una ruptura amorosa, el chatbot recomienda al doble de hombres ir al gimnasio que a las mujeres.

¿Por qué actúa así la IA?

El estudio recuerda que las palabras no son inocentes, sino que moldean el mundo en el que nos desarrollamos. “Aquello que se repite acaba por parecer normal; lo que se minimiza, termina por aceptarse; lo que se presenta como inevitable se convierte en destino. Así operan los relatos, y también los algoritmos”, se lee.

También recalca el papel que la IA ocupa en nuestras vidas, pues se ha convertido en “consejera, así como árbitro de conflictos y filtro de lo que consideramos ‘el estándar’”.

Sin embargo, recuerda que no es neutral, sino que se vuelve una imagen amplificada de los sesgos históricos, por lo que en sus respuestas aún se priorizan los roles de género y estereotipos, así como los dobles estándares para medir a hombres y mujeres.