Sora de OpenAI: cuando la inteligencia artificial se olvida de la diversidad humana

La inteligencia artificial ha logrado avances impresionantes en la generación de imágenes y videos. Lo que antes requería cámaras, actores y edición profesional, ahora puede lograrse con solo escribir una frase. Sin embargo, esta facilidad técnica viene con un costo que cada vez es más evidente: la reproducción de estereotipos dañinos y la exclusión de representaciones diversas.

Uno de los ejemplos más recientes es Sora, el generador de videos de OpenAI. A pesar de su sorprendente calidad visual, este sistema ha demostrado tener un serio problema con los sesgos. Tras analizar cientos de videos creados con esta herramienta, un equipo de WIRED descubrió que Sora refuerza prejuicios sexistas, racistas y capacitistas, perpetuando imágenes sociales limitadas y, en muchos casos, discriminatorias.

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¿Cómo afecta el sesgo en la IA a los pacientes con enfermedades crónicas?

La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave para la transformación de la medicina moderna, permitiendo avances en el diagnóstico, tratamiento y gestión de enfermedades crónicas como la diabetes y las enfermedades cardíacas. Sin embargo, un reciente estudio de Adhera Health ha revelado que los modelos de IA utilizados en la atención médica pueden estar sesgados, afectando la precisión y equidad de los diagnósticos.

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Mitigación del sesgo en IA con Ingeniería de Prompts

A medida que la inteligencia artificial generativa, y en particular los grandes modelos de lenguaje (LLMs), se utilizan en más aplicaciones, los problemas éticos como el sesgo y la equidad se vuelven cada vez más importantes. Estos modelos, entrenados con enormes conjuntos de datos, a menudo reproducen los sesgos sociales presentes en los datos. En este contexto, la ingeniería de prompts surge como una herramienta crucial para guiar el comportamiento de los modelos de IA, mejorar su rendimiento, aumentar su creatividad y dirigir el enfoque de sus salidas.

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