Ocho Columnas

La IA que imita a humanos reproduce estereotipos y simplifica la vida real.

Ochocolumnas.net 0 Principal, Tecnología marzo 01, 2026

<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg3JgvvYopDH_4VtojjtpIpt0jKuDHYucSLPOztvoVXAqzSKmBD4WirB7f4SrPj1AUZZoZXboC6v3bFvp5rpc5AMDiJHQntyo22H9Txw56iefGqk5WYoupwMIThtEOX3vStIj-NSgjr1qqHZlD7M5GxR5VAwELWvQAh6cTAarz4xFg8Yks0-gtaqFmaxa4/s1150/1.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="766" data-original-width="1150" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg3JgvvYopDH_4VtojjtpIpt0jKuDHYucSLPOztvoVXAqzSKmBD4WirB7f4SrPj1AUZZoZXboC6v3bFvp5rpc5AMDiJHQntyo22H9Txw56iefGqk5WYoupwMIThtEOX3vStIj-NSgjr1qqHZlD7M5GxR5VAwELWvQAh6cTAarz4xFg8Yks0-gtaqFmaxa4/s16000/1.jpg" /></a></div>En la era de los asistentes conversacionales, la inteligencia artificial ya no solo responde, sino que interpreta papeles. Puede presentarse como una adolescente entusiasta, un jubilado escéptico o una madre trabajadora. Puede adoptar acentos culturales, referencias musicales y trayectorias vitales. Pero ¿qué tan fiel es esa representación? ¿Hasta qué punto estas máscaras digitales reflejan la experiencia humana sin deformarla?Un grupo de investigadores del College of Information Sciences and Technology (IST) de Penn State se propuso examinar esa cuestión con lupa crítica. Su conclusión, presentada en la 40ª Conferencia Anual de la Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI 2026) en Singapur, es inquietante: las personas artificiales tienden a parecer caricaturas sofisticadas. Detrás de una prosa fluida y convincente, se esconden simplificaciones, exageraciones culturales y estereotipos persistentes.El trabajo, liderado por Shomir Wilson y Sarah Rajtmajer, y disponible en el repositorio científico arXiv, advierte que los modelos actuales, lejos de capturar la pluralidad de la experiencia humana, magnifican patrones culturales codificados que reducen identidades complejas a un puñado de rasgos reconocibles. Máscaras digitales y realidades aplanadasLos investigadores partieron de una hipótesis clara: a medida que la IA se integre en la vida cotidiana, aumentará la presencia de chatbots con “personalidad” definida. No solo pedirán datos o resolverán dudas técnicas; también ofrecerán compañía, orientación emocional o incluso actuarán como sujetos simulados en investigaciones científicas.Para explorar el fenómeno, el equipo trabajó con modelos de lenguaje de gran escala (LLM), entre ellos GPT-4o, Gemini 1.5 Pro y DeepSeek v2.5. Se les pidió que adoptaran identidades específicas —definidas por edad, género, raza, ocupación o nacionalidad— y que respondieran preguntas sobre su vida, sus cualidades más destacadas o sus habilidades principales. En total, analizaron más de 1.500 perfiles generados por IA y los compararon con respuestas de 141 personas reales de características sociodemográficas similares.El contraste fue revelador. Aunque las respuestas artificiales estaban bien estructuradas y parecían matizadas, recurrían con mayor frecuencia a marcadores culturales estereotipados. En el caso de una supuesta mujer afroamericana de 50 años, por ejemplo, el chatbot aludía reiteradamente a la música góspel, la justicia social, el cuidado del cabello natural o la disciplina maternal firme. Son elementos que pueden formar parte de algunas trayectorias individuales, pero no constituyen, ni mucho menos, un retrato universal.En cambio, las personas reales ofrecían relatos más heterogéneos: hablaban de su empleo, de sus hijos, de problemas de salud, de voluntariado o de proyectos personales. La identidad no se limitaba a una etiqueta cultural, sino que se desplegaba en múltiples dimensiones cotidianas. Cuatro formas de daño representacionalEl estudio identificó cuatro tipos de lo que denominaron “daño representacional”. El primero es el estereotipo, entendido como el uso de generalizaciones y tropos convencionales asociados a grupos raciales o culturales específicos. La IA, al entrenarse con vastos corpus textuales, aprende patrones dominantes y los reproduce con eficiencia matemática, pero sin discernimiento crítico.El segundo es el exotismo, que presenta las identidades minoritarias como algo ajeno o pintoresco, casi decorativo. En lugar de normalizar la diversidad, la convierte en espectáculo narrativo.El tercero es la borradura: la simplificación o supresión de historias personales complejas que no encajan en moldes previsibles. En este proceso, la riqueza biográfica se reduce a una lista de rasgos “representativos”.El cuarto fenómeno es más sutil: el sesgo benevolente. Aquí, el lenguaje parece positivo y respetuoso, pero en realidad suaviza o encubre la reproducción de clichés. Se trata de una forma de sesgo que elude filtros automáticos de contenido ofensivo mediante formulaciones amables, pero no por ello menos problemáticas.Según los autores, estos hallazgos deberían generar cautela, especialmente porque los LLM se emplean cada vez más en contextos de alto impacto, desde asistencia psicológica hasta simulaciones académicas.  Hacia una IA alineada con la experiencia humanaEl debate se inscribe en un marco más amplio: la llamada alineación de la IA, es decir, el esfuerzo por lograr que los sistemas reflejen valores humanos considerados éticos y justos. No basta con que un chatbot sea coherente o gramaticalmente impecable; debe también evitar reproducir narrativas dañinas.Los investigadores sostienen que es necesario ir más allá de la detección de palabras problemáticas y adoptar métricas de evaluación contextual, capaces de analizar la profundidad narrativa y la complejidad identitaria. Asimismo, proponen protocolos de validación centrados en la comunidad: involucrar a los colectivos representados en la revisión y diseño de estas “personas” artificiales.Porque el riesgo no es trivial. Cuando una IA exagera rasgos culturales o simplifica trayectorias vitales, contribuye a consolidar imaginarios sesgados. Y si estos sistemas se convierten en mediadores habituales de información, compañía o incluso investigación científica, su influencia simbólica puede amplificarse.MUY INTERESANTE

La IA que imita a humanos reproduce estereotipos y simplifica la vida real.

En la era de los asistentes conversacionales, la inteligencia artificial ya no solo responde, sino que interpreta papeles. Puede presentarse...

Juicio en EU por adicción a redes sociales, demandante era adicta desde niña

Ochocolumnas.net 0 Internacional, Tecnología marzo 01, 2026

<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh9qSODarwKqMuYEECoGVsM4My1iTc029e-ivAcbjeBCnA2Zb2wOcYdKjq6dFHggnNgQLCNbb6Ps1efXcgb-CBQ-P0JSMWkkax4xLekbqdqsQBusuu5Sdi9Dm9T3CR8l9WJwXNcsVvASGiLPcOlYUAF_Z8UBxkThLxaeimJb16GoKRMTyF_P4HyFMcZF98/s1150/1.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="746" data-original-width="1150" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh9qSODarwKqMuYEECoGVsM4My1iTc029e-ivAcbjeBCnA2Zb2wOcYdKjq6dFHggnNgQLCNbb6Ps1efXcgb-CBQ-P0JSMWkkax4xLekbqdqsQBusuu5Sdi9Dm9T3CR8l9WJwXNcsVvASGiLPcOlYUAF_Z8UBxkThLxaeimJb16GoKRMTyF_P4HyFMcZF98/s16000/1.jpg" /></a></div>La demandante en un histórico juicio contra las redes sociales en Los Ángeles declaró el jueves y aseguró ante el jurado que cuando era niña no podía controlar su uso de YouTube e Instagram."Era muy pequeña y pasaba todo mi tiempo allí", dijo Kaley G.M., una residente de California de 20 años, cuando se le preguntó por qué consideraba que era adicta a YouTube."Cada vez que intentaba separarme, simplemente no funcionaba", le respondió a su abogado, Mark Lanier, quien al interrogarla buscó retratar a una usuaria que, siendo niña, fue atrapada para incrementar su uso de YouTube e Instagram.Lanier dijo que los registros judiciales indican que hubo un día en que usó Instagram durante 16 horas.Kaley también describió su fuerte uso de filtros en esa red social a muy temprana edad para hacer sus ojos más grandes y sus orejas más pequeñas.Al mostrársele un panel con algunas de las decenas de fotos de Instagram que había publicado, aseguró que "casi todas tienen filtros".Y relató que, incluso aunque la acosaban en Instagram, seguía usando la aplicación: "Si me desconectaba, sentía que me perdía de algo".Cuando se le preguntó si aún era adicta a YouTube, respondió: "Creo que no soy tan adicta como lo era antes".El juicio durará hasta finales de marzo, cuando el jurado decidirá si Meta, matriz de Instagram, y YouTube, propiedad de Google, tienen responsabilidad por diseñar conscientemente aplicaciones adictivas que afectaron la salud mental de la demandante.Por el estrado ya han pasado directivos de las empresas, como Mark Zuckerberg, director ejecutivo de Meta.AFP

Juicio en EU por adicción a redes sociales, demandante era adicta desde niña

La demandante en un histórico juicio contra las redes sociales en Los Ángeles declaró el jueves y aseguró ante el jurado que cuando era ni...

Desmontado el mito del consumo energético de la IA, hasta podría ser aliada ambiental

Ochocolumnas.net 0 Principal, Tecnología marzo 01, 2026

<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiwwdmwrC_vjqmaZReI_TUxUYCPRq7kd4hsxERnB0G2boYJy5MG9FMVXFDgdKbUZ76ag5kPlwXOyLy9l3Pa9zshUdLbLWu5YPHkdeGJ3fpZy5ZNfODHVozXnuCNLXdRirNLcAvSIit8OcgCvsLftEj5YeM2EsN486k5E55zvuDNMfZewZT2feBXdm-wGHI/s1150/1.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="746" data-original-width="1150" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiwwdmwrC_vjqmaZReI_TUxUYCPRq7kd4hsxERnB0G2boYJy5MG9FMVXFDgdKbUZ76ag5kPlwXOyLy9l3Pa9zshUdLbLWu5YPHkdeGJ3fpZy5ZNfODHVozXnuCNLXdRirNLcAvSIit8OcgCvsLftEj5YeM2EsN486k5E55zvuDNMfZewZT2feBXdm-wGHI/s16000/1.jpg" /></a></div>La conversación pública sobre inteligencia artificial suele centrarse en sus capacidades para transformar trabajos, acelerar procesos o generar nuevos productos. Pero, en paralelo, ha crecido una inquietud constante: ¿estamos alimentando esta revolución tecnológica a costa del clima? En distintos debates aparece la idea de que la IA exige enormes cantidades de energía, una situación que podría empeorar la crisis ambiental. Esa sensación se ha reforzado porque los modelos más avanzados necesitan centros de datos potentes y hardware especializado, elementos que evocan un consumo eléctrico inmenso.En este contexto, puede sorprender descubrir que las cifras reales son mucho más modestas. Un nuevo trabajo científico, firmado por Anthony R. Harding y Juan Moreno-Cruz, ha analizado por primera vez cómo cambiaría el consumo energético estadounidense si la IA se integrara de forma amplia en las actividades económicas. El resultado contradice varias creencias comunes: su impacto agregado sería pequeño y, en algunos casos, incluso podría favorecer la transición hacia procesos más eficientes. El propio estudio recoge una afirmación contundente: “La adopción de IA podría conducir a un uso adicional de energía de 28 PJ y a 896 ktCO2 en emisiones anuales—equivalente aproximadamente al 0,03% del uso nacional anual de energía y al 0,02% de las emisiones nacionales anuales de CO2". Una cifra que cuestiona el mito del “monstruo energético”. Un estudio que mide lo que antes solo se intuíaUna aportación clave del trabajo es su metodología económica, basada en combinar datos laborales, productivos y ambientales para estimar los efectos indirectos de la IA. Esto es importante porque la energía no solo se consume por entrenar modelos, sino que también depende de cómo estos sistemas aumenten la productividad en distintos sectores. Los autores construyeron un modelo que traduce mejoras de productividad en cambios en el uso de energía, teniendo en cuenta cuánto depende cada industria del consumo energético.En este análisis aparecen diferencias notables. Industrias como la educación, con estructuras amplias y dependientes de grandes infraestructuras, muestran impactos más visibles, mientras que sectores editoriales o de telecomunicaciones apenas cambian su consumo. En la tabla principal del estudio se observa que las variaciones dependen de la intensidad energética y la intensidad de emisiones de cada sector, dos indicadores que determinan cuánta energía y CO₂ genera un aumento de actividad. La heterogeneidad sectorial es una de las ideas más destacadas, porque ayuda a entender que no existe una única respuesta sobre el papel ambiental de la IA. El mito del consumo desbocado: qué dice realmente el paperEl artículo analiza un escenario agregado en el que la IA incrementa la productividad nacional. El resultado es modesto en términos absolutos: 28 petajulios al año, el equivalente al consumo energético aproximado de un país pequeño. El estudio no niega que los centros de datos puedan crecer ni que ciertas regiones puedan notar aumentos locales, pero insiste en que el impacto total es mínimo frente al conjunto de la economía estadounidense.Además, el modelo permite comparar estos resultados con estimaciones técnicas de entrenamiento e inferencia. En su análisis, los autores muestran que incluso si se tienen en cuenta las necesidades energéticas de modelos muy utilizados, como los grandes generadores de texto, la contribución sigue siendo pequeña en términos nacionales. Esta comparación refleja un punto crucial: la energía consumida directamente por la IA representa solo una fracción de la que mueve el conjunto de la economía, por lo que su peso agregado es limitado. Cómo varían los impactos entre industriasUno de los resultados más llamativos es la desigual distribución de los efectos entre sectores. No todos los ámbitos productivos se benefician igual de la IA, y no todos experimentan los mismos cambios energéticos tras adoptar estas tecnologías. Las industrias con más tareas automatizables generan incrementos de productividad mayores, y por tanto, pequeñas subidas proporcionales de consumo energético. Pero esas subidas solo son relevantes en sectores que ya eran muy intensivos en energía, como algunos ligados a la construcción o al transporte.En contraste, industrias con baja intensidad energética, como las relacionadas con la información o determinados servicios profesionales, tienen incrementos casi inapreciables tanto en consumo como en emisiones. El estudio subraya que estos patrones responden a factores estructurales: la naturaleza de sus procesos, el tipo de tareas automatizables y sus niveles actuales de eficiencia. Esta heterogeneidad es fundamental para diseñar políticas realistas en torno al despliegue de IA.Por ejemplo, la sección dedicada al transporte aéreo muestra que incluso un aumento leve de productividad puede traducirse en varios petajulios adicionales de consumo porque su base energética es muy alta. En cambio, en la edición o la programación informática, un aumento similar apenas genera efectos. Este contraste ayuda a entender por qué hablar del “consumo energético de la IA” como si fuera un fenómeno homogéneo resulta inexacto. IA y energía: más allá de los centros de datosMás allá de los resultados numéricos, el estudio plantea una reflexión interesante: la IA no actúa solo como consumidora de energía, sino también como herramienta potencial para reducirla. Aunque su trabajo no modeliza estos beneficios directamente, los autores mencionan que la IA puede optimizar procesos industriales, gestionar mejor la demanda eléctrica o mejorar la eficiencia de infraestructuras. Esto sugiere que el efecto neto podría ser incluso menor que el estimado.La discusión también revisa las limitaciones del modelo, como el uso de datos energéticos de 2014 para garantizar coherencia con las cuentas económicas utilizadas. Los autores reconocen que esto puede sobreestimar ligeramente los impactos, porque desde entonces se han producido mejoras de eficiencia y una mayor presencia de energías renovables. Aun así, cuando proyectan los datos hasta 2023, los resultados apenas varían.La IA no actúa solo como consumidora de energía, sino también como herramienta potencial para reducirla.Otro punto importante es que el estudio se centra en Estados Unidos, por lo que sus conclusiones no deben extrapolarse directamente a países con matrices energéticas muy diferentes. En regiones con alta dependencia del carbón, un aumento equivalente de energía podría traducirse en más emisiones, mientras que en países muy descarbonizados el efecto sería menor. Esta variación refuerza la necesidad de estudios específicos por región.Finalmente, el trabajo incide en que no considera cambios estructurales profundos, como transformaciones del mercado laboral o reorganizaciones de la producción. Estos fenómenos podrían alterar a largo plazo la relación entre IA, energía y productividad. Aun así, para una primera estimación a escala nacional, el análisis proporciona una base sólida. Una visión más matizada para el debate públicoEn conjunto, el estudio invita a reconsiderar varias ideas alarmistas que circulan sobre el impacto ambiental de la IA. Si bien existen desafíos reales —sobre todo en territorios donde se instalan centros de datos—, la huella energética agregada no parece, por ahora, un obstáculo significativo para la sostenibilidad. La frase literal del estudio citada antes lo resume con claridad: “La adopción de IA podría conducir a un uso adicional de energía de 28 PJ y a 896 ktCO2…”Además, los artículos divulgativos que han comentado el estudio coinciden en que la IA podría ayudar a acelerar tecnologías verdes, desde optimizar energías renovables hasta mejorar la gestión de redes eléctricas. Esta posibilidad convierte a la IA no solo en un reto a vigilar, sino en un instrumento útil en la transición climática, con un impacto energético menor del que muchos temían.MUY INTERESANTE

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