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Blancas, delgadas y jóvenes: un estudio detecta los sesgos de la IA en imágenes de mujeres

La diversidad no está presente en las imágenes de mujeres generadas por la inteligencia artificial (IA): un estudio de la Universidad Europea evidencia que hay una sobrerrepresentación de mujeres jóvenes, caucásicas y con cuerpos normativos.

La investigación 'IA generativa y retrato publicitario: estudio sobre la representación femenina", hecha pública este miércoles, ha hallado limitaciones en la generación de imágenes femeninas que perpetúan los sesgos (de género, de raza, corporal, etcétera) ya existentes en los datos de los que se nutren las herramientas de inteligencia artificial.

Esto, precisa el equipo de investigación en un comunicado, afecta a la pluralidad de las representaciones visuales de las mujeres.

Las profesoras Begoña Moreno y Esmeralda López y su colega Sergio Baltasar llegaron a estas conclusiones tras analizar más de 350 retratos de mujeres generados por Copilot, Leonardo y Midjourney a partir de descripciones textuales.

Cuerpos normativos, juventud y piel blanca eran las características más frecuentes en esas imágenes, que mostraban algo más de pluralidad si las descripciones se hacían en inglés que si se hacían en español.

Además, el equipo detectó también que muchas de esas imágenes carecen de emotividad y espontaneidad y predominaban las expresiones serias o neutras.

La profesora de Comunicación Esmeralda López ha destacado la necesidad de "construir imágenes que desafíen los estereotipos y conecten emocionalmente con audiencias diversas, mostrando una pluralidad que hasta ahora ha sido ignorada".

Por su parte, la profesora de Publicidad Begoña Moreno ha señalado que como "fundamental que las herramientas de IA incluyan datos más diversos para construir representaciones más inclusivas".

El equipo ha subrayado que los equipos de diseño de IA deberían ser multidisciplinares, se debería fomentar la supervisión ética de estas herramientas y ampliar la diversidad de los datos utilizados para entrenarlas.

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