En el mundo aparentemente neutral de los algoritmos, el género sigue siendo una variable con peso económico. Un revelador experimento realizado por universidades europeas demostró que los participantes pagaron sistemáticamente menos a una IA percibida como femenina que a su versión masculina, a pesar de que ambas realizaban idénticas tareas con la misma tecnología subyacente. La investigación, publicada recientemente, expone cómo los sesgos cognitivos heredados de nuestra sociedad se filtran en las interacciones con agentes virtuales.
El experimento que midió el valor del género digital
Investigadores de la Universidad de Limerick y la Universidad de Zúrich, entre otras instituciones, diseñaron un entorno de realidad virtual donde 189 participantes interactuaron con cuatro tipos de asistentes de IA: un chatbot de texto, un robot de escritorio y dos avatares humanos llamados Johan y Johanna. Todos utilizaban el mismo modelo de lenguaje, GPT-4 de OpenAI, eliminando variables técnicas. La metodología fue precisa: cada sujeto trabajó con tres asistentes y, al finalizar, debía evaluar su contribución y asignarles una recompensa económica de hasta cuatro francos suizos.
Los resultados fueron contundentes en su contradicción. Mientras los participantes verbalizaban que el género del asistente les resultaba irrelevante e incluso preferían IAs sin género definido, sus decisiones monetarias contaron otra historia. Johanna, el avatar femenino, recibió consistentemente un 10% menos de dinero que Johan. La brecha fue más pronunciada entre participantes masculinos, aunque se mantuvo en ambos géneros.
La paradoja de la humanización: más confianza, más prejuicios
El estudio identificó una tensión fundamental en nuestra relación con la inteligencia artificial. Por un lado, los asistentes con apariencia humana generaron mayor confianza y recibieron recompensas más altas que los robots, a pesar de que muchos declararon preferir interfaces no antropomórficas. Por otro, esa misma humanización activó los estereotipos de género que aplicamos inconscientemente a las personas.
Esta dinámica no es casual. La industria tecnológica ha normalizado voces femeninas para asistentes virtuales desde Siri hasta Alexa, basándose en investigaciones que asocian el tono femenino con funciones de asistencia y amabilidad. Los sesgos cognitivos históricos se traducen en diseño: percibimos las voces masculinas como más autoritativas y las femeninas como más empáticas, incluso cuando provienen de máquinas.
Los modelos heredan lo peor de nosotros
La falta de diversidad en los equipos de desarrollo agrava el problema. Según datos de la UNESCO, las mujeres representan solo el 12% de los investigadores en IA y ocupan el 20% de los puestos técnicos. Esta homogeneidad se refleja en los propios modelos de lenguaje, que durante su entrenamiento absorben y reproducen estereotipos presentes en los datos.
Investigaciones paralelas han documentado cómo los LLMs asocian ciertas profesiones con géneros específicos y refuerzan roles tradicionales tanto en texto como en generación de imágenes. El experimento suizo-europeo añade una capa económica a este fenómeno: no solo percibimos diferencialmente a las IAs según su género, sino que literalmente les pagamos menos.
La lección es incómoda pero necesaria: cada vez que humanizamos una inteligencia artificial, le trasladamos nuestros prejuicios más arraigados. Johan y Johanna compartían cerebro digital, pero no valoración social. Mientras la industria avanza hacia asistentes más sofisticados y personalizados, este estudio plantea preguntas éticas urgentes sobre qué tipo de humanidad estamos programando en nuestras creaciones.
Fuente: Xataka IA (Español)