Un nuevo estudio académico revela que reducir el denominado sesgo en modelos como ChatGPT a menudo se traduce en instruir al sistema para que deje de reproducir el lenguaje político de los usuarios, una estrategia que plantea preguntas complejas sobre transparencia y libertad de expresión.
Los autores del estudio sostienen que al penalizar la adopción del tono o las opiniones expresadas por el usuario el modelo evita parecer parcial, pero al mismo tiempo puede impedir la verificación, contraste y contextualización de afirmaciones políticas. Este enfoque puede tener consecuencias no deseadas como borrar matices, dificultar la detección de desinformación y limitar la capacidad de los agentes IA para interactuar de forma auténtica con usuarios de distintos trasfondos.
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