Desenmascarando el Algoritmo: Sesgos de Género en la Generación de Prompts y el Procesamiento del Lenguaje Natural  

Enfoque

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) ha transformado nuestra interacción con la tecnología, pero no está exento de sesgos de género que afectan la precisión y equidad de sus resultados. Esta ponencia examina cómo los sesgos femeninos se manifiestan en la elaboración de prompts y en el PLN, impactando negativamente la representación y el tratamiento de las mujeres en aplicaciones tecnológicas. A través de un análisis de los mecanismos subyacentes que generan estos sesgos, identificamos los principales desafíos para mejorar la equidad en el PLN. Proponemos estrategias para mitigar estos sesgos, incluyendo enfoques en la recolección de datos, el diseño de algoritmos y la evaluación de modelos. Al abordar estos problemas, esperamos contribuir a un desarrollo tecnológico más inclusivo y justo.

Los sistemas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) son herramientas poderosas que facilitan numerosas aplicaciones, desde asistentes virtuales hasta traducción automática. Sin embargo, investigaciones han demostrado que estos sistemas pueden perpetuar y amplificar sesgos de género. Estos sesgos no solo afectan la equidad de género en el uso de tecnologías, sino que también tienen implicaciones más amplias para la justicia social y la representación.

 Los Objetivos de la ponencia son:

1. Identificar y analizar los sesgos de género en la elaboración de prompts y en los sistemas de PLN.

2. Evaluar el impacto de estos sesgos en la representación y el tratamiento de las mujeres en aplicaciones de PLN.

3. Proponer estrategias para mitigar los sesgos de género en el diseño y la implementación de sistemas de PLN.

Para abordar estos objetivos, proponemos una metodología basada en la investigación aplicada y la colaboración interdisciplinaria:

1. Revisión de Literatura y Marco Conceptual: Iniciar con una revisión exhaustiva de la literatura existente sobre sesgos de género en PLN y su impacto en la tecnología. Esto ayudará a establecer un marco conceptual sólido para guiar el análisis.

2. Análisis de Prompts: Se analizarán ejemplos de prompts utilizados en diversos sistemas de PLN para identificar patrones de sesgo de género y evaluar cómo estos se manifiestan en la generación de respuestas y la interpretación de preguntas.

3. Desarrollo de Algoritmos Inclusivos: Colaborar con expertos en PLN para diseñar y entrenar algoritmos que consideren la diversidad de género. Este proceso incluirá la recolección de datos representativos y la implementación de técnicas de mitigación de sesgos durante el entrenamiento de los modelos.

4. Desarrollar un protocolo de auditoría para evaluar periódicamente los sistemas de PLN. Esto incluirá métricas específicas para medir la equidad de género y la eficacia de las estrategias de mitigación de sesgos.

5. Formular recomendaciones de políticas y prácticas para las empresas tecnológicas y desarrolladores de PLN, basadas en los hallazgos del análisis y las evaluaciones. Estas recomendaciones estarán orientadas a promover una integración equitativa de la IA y asegurar la representación justa de todos los géneros.

6. Organizar talleres y seminarios para educar a desarrolladores y usuarios de sistemas de PLN sobre la importancia de abordar los sesgos de género en IA. Esto incluirá la creación de recursos educativos y guías prácticas para la implementación de PLN equitativo.