Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) son esas maravillas tecnológicas que pueden escribir poemas, responder preguntas complejas y traducir idiomas en segundos. Pero, ¿alguna vez te has preguntado si tienen ideología? Pues resulta que sí. Lo que el estudio “Large Language Models Reflect the Ideology of their Creators” deja claro es que estos modelos no son tan neutrales como pensábamos. La cultura, las creencias y las decisiones de quienes los crean influyen en su funcionamiento más de lo que podríamos imaginar.
Piénsalo: estos modelos no nacen de la nada, son alimentados con datos y afinados por personas con valores y creencias específicas. Si los datos que consumen están impregnados de ciertas ideologías, es lógico que las respuestas que generan también lo estén. Y no es solo una cuestión de qué datos consumen, sino también de decisiones de diseño como qué corpus usar, qué sesgos corregir (o no) y qué valores priorizar. Por ejemplo, los modelos creados en Occidente tienden a reflejar valores democráticos, mientras que los diseñados en China muestran inclinaciones hacia un enfoque más centralizado y estatal.
Un dato curioso del estudio es cómo el idioma juega un rol fundamental. Los LLMs en inglés y en chino producen respuestas con diferencias ideológicas significativas. Los modelos en inglés tienden a apoyar figuras críticas del gobierno chino, mientras que los modelos en chino son más favorables hacia líderes alineados con los valores del gobierno. Esto nos hace reflexionar: ¿cómo podríamos llamar a esto neutralidad? ¿Y es siquiera posible ser verdaderamente neutral?
Otro punto clave es la concentración de poder en manos de unos pocos gigantes tecnológicos. Si solo unas cuantas empresas controlan estos modelos, podrían terminar moldeando las perspectivas culturales de millones de personas. Aquí entra la ética y la necesidad de regulación. Más que buscar la utopía de la neutralidad ideológica (que quizás ni existe), el enfoque debería estar en la transparencia y en fomentar la diversidad ideológica. En lugar de un modelo único que intente ser “para todos”, podríamos desarrollar modelos locales que reflejen mejor los valores y necesidades de cada región.
En conclusión, los LLMs son como espejos de quienes los diseñan y del contexto en el que se crean. Esto no tiene por qué ser algo malo, pero sí debemos reconocerlo para usarlos de manera ética y responsable. No se trata de demonizar la tecnología, sino de entender que, como todo lo humano, está impregnada de las ideologías y decisiones de quienes la construyen.
Referencias:
1. Keyes, O. (2021). The Misgendering Machines: Trans/HCI Implications of Automatic Gender Recognition. This book explores how technology often embeds the biases of its creators, aligning well with the themes discussed.
2. O’Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Este libro aborda cómo los algoritmos reflejan y amplifican desigualdades existentes.
3. Noble, S. U. (2018). Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. Examina cómo las herramientas digitales, incluidos los modelos de lenguaje, perpetúan ideologías sociales.
4. Floridi, L. (2019). The Ethics of Artificial Intelligence. Discute cómo diseñar tecnologías éticas y transparentes.
5. Bryson, J. J. (2018). The Artificial Intelligence and Ethics Handbook. Proporciona un marco ético para abordar las implicaciones ideológicas de la IA.
5 puntos clave con autor y libro relacionado:
1. Los modelos reflejan los valores de sus creadores.
• Weapons of Math Destruction por Cathy O’Neil.
2. El idioma influye en las posturas ideológicas de los modelos.
• Algorithms of Oppression por Safiya Noble.
3. La concentración de poder en la IA genera riesgos éticos.
• The Ethics of Artificial Intelligence por Luciano Floridi.
4. No existe la neutralidad ideológica en la tecnología.
• The Misgendering Machines por Os Keyes.
5. La diversidad y la transparencia son claves para el diseño ético.
• The Artificial Intelligence and Ethics Handbook por Joanna J. Bryson.
El estudio que se hace referencia más abajo analiza cómo los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) reflejan las ideologías de sus creadores. Utilizando un enfoque experimental, se evalúan las respuestas de 17 modelos a descripciones de personajes políticos contemporáneos en inglés y chino, destacando diferencias ideológicas en sus respuestas según el idioma y el origen geográfico de los modelos.
Principales conclusiones:
1. Influencia del idioma:
• Los modelos responden de manera diferente en inglés y chino, reflejando valores culturales e ideológicos asociados con cada idioma. Por ejemplo, los modelos en chino tienden a favorecer figuras alineadas con los valores del Partido Comunista Chino, mientras que en inglés muestran afinidad por figuras críticas de China.
2. Diversidad ideológica según el origen del modelo:
• Los modelos occidentales favorecen valores democráticos liberales como derechos humanos, igualdad e inclusión.
• Los modelos no occidentales muestran mayor inclinación hacia la centralización del poder y sistemas económicos planificados.
3. Diferencias entre modelos occidentales:
• Por ejemplo, los modelos de OpenAI tienden a ser más críticos con políticas internacionales como la Unión Europea y más permisivos frente a la corrupción, en comparación con otros modelos occidentales como Gemini-Pro de Google, que enfatiza valores progresistas.
4. Implicaciones regulatorias y éticas:
• La neutralidad ideológica de los LLMs es cuestionada, sugiriendo que, en lugar de intentar eliminar “sesgos”, es más valioso fomentar la transparencia sobre las decisiones de diseño que influyen en estas posturas ideológicas.
• Se propone evitar monopolios en el desarrollo de LLMs y apoyar la creación de modelos locales que reflejen las culturas regionales.
Metodología:
• Se seleccionaron 4,339 figuras políticas de la base de datos Pantheon para garantizar diversidad.
• Se aplicaron análisis estadísticos y etiquetas ideológicas basadas en un esquema del proyecto Manifesto.
• Se estudiaron variaciones en las respuestas utilizando herramientas como PCA (análisis de componentes principales).
Limitaciones:
• El análisis se centra en inglés y chino, con representación limitada de modelos no occidentales.
• No se exploran en profundidad las causas de las diferencias ideológicas, ni se evalúan entidades más allá de figuras políticas.
En resumen, el estudio subraya cómo los LLMs, lejos de ser neutros, reflejan una pluralidad de valores ideológicos influenciados por el idioma, el diseño del modelo y su contexto cultural. Esto plantea desafíos y oportunidades para su regulación y uso.