El aprendizaje —tanto humano como algorítmico— se basa en identificar patrones. Pero cuando esos patrones son estereotipos, el resultado puede ser problemático. Un nuevo estudio ha revelado cómo los modelos de inteligencia artificial repiten y amplifican prejuicios culturales. El proyecto SHADES analiza más de 300 estereotipos en 16 idiomas y demuestra cómo diferentes IA —como Qwen, Llama o Bloom— refuerzan ideas preconcebidas sobre género, edad o nacionalidad.

Un estudio de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Múnich ha evaluado por primera vez el coste ambiental de comunicarse con modelos de lenguaje como ChatGPT. Analizando 14 sistemas con entre 7 y 72 mil millones de parámetros, los investigadores calcularon cuántas emisiones de CO2 generan al responder preguntas. Aunque los modelos más grandes y sofisticados son más precisos, también contaminan mucho más. La investigación subraya la necesidad urgente de desarrollar estrategias de razonamiento más eficientes para reducir el impacto ambiental de la inteligencia artificial generativa.