En la Universidad Nacional de Río Negro sometieron a Inteligencia Artificial a la misma prueba, con un solo cambio en el perfil. El resultado asombra.
Sorpresa mayúscula se llevaron estudiantes de primer año de la Tecnicatura Universitaria en Periodismo Deportivo de la Universidad Nacional de Río Negro (UNRN), quienes realizaron una auditoría de sistemas de Inteligencia Artificial generativa en el marco de la asignatura Comunicación y Perspectiva de Género.
El trabajo consistió en aplicar un mismo esquema de cobertura periodística a diferentes identidades para analizar cómo las plataformas elaboran sus narrativas.
El resultado fue contundente por lo que los estudiantes concluyeron que las herramientas analizadas tienden a reforzar estereotipos de género, invisibilizar identidades trans y priorizar relatos de superación personal por encima del mérito deportivo cuando se trata de atletas con discapacidad.
“La propuesta fue sencilla y reveladora: un mismo prompt periodístico, aplicado a identidades diferentes”, explican en el artículo colectivo elaborado como trabajo de cierre de la materia.
La investigación partió de tres escenarios ficticios: una mujer que se convierte en la primera árbitra de un River-Boca de Primera División, una atleta trans que obtiene una medalla de oro en un campeonato sudamericano y una deportista paralímpica que bate un récord continental.
En el primer caso, los estudiantes detectaron que las distintas inteligencias artificiales coincidían en destacar el carácter histórico del hecho y el género de la protagonista por encima de sus capacidades profesionales.
“Detectamos comportamientos condescendientes y paternalistas que invisibilizan los méritos reales de Martina, reduciéndose a un símbolo en lugar de reconocerla como profesional”, señalaron.
El contraste apareció cuando se replicó el mismo esquema con un árbitro varón. Allí, las plataformas pusieron el foco en la trayectoria, la preparación física y las competencias profesionales.