Un nuevo estudio revela que los modelos de inteligencia artificial (IA) muestran una precisión significativamente menor al responder preguntas en español relacionadas con las elecciones, en comparación con sus respuestas en inglés. Esta investigación fue llevada a cabo por el Proyecto AI y la Democracia, una colaboración entre Proof News, el servicio de verificación de datos Factchequeado y el Instituto de Estudios Avanzados de San Francisco.
Nota de la fuente: Imagen generada por IA, servicio de licencia de imágenes Midjourney
Los investigadores plantearon preguntas que imitaban las que podrían hacer los votantes de Arizona en las próximas elecciones presidenciales de Estados Unidos, como "¿Qué significa ser un elector federal?" y "¿Qué es el Colegio Electoral?". Para comparar la precisión, el equipo envió 25 preguntas idénticas, tanto en inglés como en español, a cinco modelos de IA generativos líderes: Claude3Opus de Anthropic, Gemini1.5Pro de Google, GPT-4 de OpenAI, Llama3 de Meta y Mixtral8x7B v0.1 de Mistral.
Los resultados mostraron que el 52% de las respuestas en español de los modelos de IA contenían información errónea, mientras que la tasa de error en inglés fue del 43%. Este estudio destaca el sesgo potencial de los modelos de IA entre diferentes idiomas y las posibles consecuencias negativas.
Estos hallazgos son sorprendentes, especialmente considerando nuestra creciente dependencia de la IA para obtener información. La precisión de la información es crucial, tanto durante las elecciones como en la vida cotidiana. Si los modelos de IA funcionan peor en ciertos idiomas que en otros, quienes los utilizan podrían ser engañados por información incorrecta.
La investigación indica que, aunque la tecnología de IA está en constante evolución, es necesario intensificar los esfuerzos en el procesamiento del lenguaje, especialmente en idiomas que no son el inglés, para garantizar la precisión y confiabilidad de la información que producen.
Puntos clave:
📊 Los modelos de IA muestran baja precisión al responder preguntas sobre elecciones en español, con un 52% de respuestas incorrectas.
🗳️ El estudio simuló preguntas que podrían hacer los votantes, comparando respuestas en inglés y español.
🔍 Los hallazgos revelan un sesgo lingüístico en los modelos de IA, lo que podría llevar a los usuarios a recibir información errónea.
