--- title: "Sesgo en la generación (LLM)" source: "https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Sesgo_en_la_generación_(LLM)" language: "es" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Spanish" revision_id: 6703 wiki_created_at: 2026-09-07T00:09:46Z wiki_modified_at: 2026-09-07T00:09:46Z downloaded_at: 2026-09-07T23:15:24Z --- # Sesgo en la generación (LLM) **El sesgo en los modelos grandes de lenguaje (LLM)** es una distorsión sistemática en los textos generados, en la que el modelo refleja o amplifica los estereotipos y prejuicios existentes en la sociedad relacionados con el género, la raza, la cultura, las opiniones políticas y otras categorías sociales. Este fenómeno surge porque los LLM se entrenan con enormes cantidades de datos humanos, que inevitablemente contienen información sesgada^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-arxiv-bias-origin-1)}. El sesgo es uno de los problemas éticos y técnicos clave en el desarrollo de la IA, ya que puede conducir a la discriminación, la difusión de desinformación y la erosión de la confianza en la tecnología. ## Tipos de sesgo en los LLM El sesgo en los LLM puede manifestarse de diversas formas. ### Sesgo de género Los modelos tienden a reproducir estereotipos de género tradicionales, asociando profesiones y características con un género específico. - Un estudio de la UNESCO de 2024 mostró que los LLM describen a las mujeres en roles domésticos ("hogar", "familia", "hijos") cuatro veces más a menudo que a los hombres, mientras que a los hombres los asocian con conceptos como "negocios" y "carrera"^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-unesco-gender-bias-2)}. - Una investigación en *Nature Scientific Reports* reveló un sesgo significativo de género y raza en el contenido generado por siete de los principales LLM, incluyendo ChatGPT y LLaMA^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-nature-gender-race-bias-3)}. - En el contexto del idioma ruso, los modelos suelen usar el género masculino por defecto para roles neutrales (por ejemplo, "médico", "director") y tienen dificultades para generar formas femeninas de las palabras^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-habr-bias-experiment-4)}. ### Sesgo racial y étnico Los LLM pueden mostrar discriminación oculta hacia diferentes grupos étnicos. - Un estudio de Bloomberg demostró que ChatGPT 3.5 prefería los currículums de candidatos de origen asiático en comparación con los de personas negras^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-bloomberg-hiring-bias-5)}. - En el contexto del idioma ruso, el conjunto de datos **RuBia** reveló que los modelos pueden reproducir estereotipos antisemitas y antiinmigrantes (por ejemplo, al estar de acuerdo con la afirmación "los inmigrantes son perezosos") si están presentes en el corpus de entrenamiento^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-rubia-dataset-themoonlight-6)}. ### Sesgo político e ideológico A pesar de las afirmaciones de neutralidad, muchos LLM muestran una inclinación hacia un espectro político determinado. - Un estudio del Centre for Policy Studies encontró un sesgo de izquierda-liberal en 23 de los 24 LLM probados^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-cps-left-leaning-bias-7)}. - Pruebas realizadas por la Universidad de Washington y Carnegie Mellon mostraron que ChatGPT y GPT-4 eran los más de izquierda-libertarios, mientras que LLaMA de Meta era el más de derecha-autoritario^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-mit-review-political-bias-8)}. ## Mecanismos de aparición del sesgo - Datos de entrenamiento: La fuente principal. Los LLM se entrenan con enormes corpus de textos de internet, que son un "espejo" de la sociedad con todos sus estereotipos^{[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-rbc-bias-safety-9)}. - Arquitectura y algoritmos de entrenamiento: La propia arquitectura de los transformadores puede amplificar las correlaciones existentes en los datos. - Ajuste fino y RLHF: La etapa de aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) también puede introducir sesgos, ya que los evaluadores humanos inevitablemente se guían por sus propias opiniones. ## Métodos de detección y mitigación ### Detección de sesgos - **Conjuntos de datos de prueba de estereotipos:** Se utilizan conjuntos de datos especializados, tales como: - **CrowS-Pairs:** Abarca nueve tipos de sesgo, incluyendo raza, religión y edad^{[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-crows-pairs-acl-10)}. - **StereoSet:** Mide el sesgo estereotípico en cuatro dominios: género, profesión, raza y religión^{[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-stereoset-arxiv-11)}. - **RuBia:** Un conjunto de datos especializado para detectar sesgos en modelos de lengua rusa^{[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-rubia-dataset-arxiv-12)}. - **Recursos multilingües:** Adaptaciones como **French CrowS-Pairs**^{[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-13)} y **Chinese Bias Benchmark (CBBQ)**^{[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-14)}. - **Análisis en áreas específicas:** Investigaciones sobre sesgos en reclutamiento^{[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-stanford-law-bias-15)}, medicina^{[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-nature-digital-medicine-bias-16)} y otros campos. ### Mitigación de sesgos - **A nivel de datos (Preprocesamiento):** Limpieza, filtrado y reequilibrio de los corpus de entrenamiento. Los métodos se describen en la documentación de **Holistic AI**^{[\[17\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-holistic-ai-docs-17)}. - **A nivel de entrenamiento (En-procesamiento):** Modificación de los algoritmos de entrenamiento para tener en cuenta la equidad. - **A nivel de salida (Postprocesamiento):** Filtrado y moderación de las respuestas ya generadas. ## Consecuencias legales y éticas El sesgo en la IA tiene graves consecuencias, incluyendo la discriminación en áreas críticas y la difusión de desinformación. - **Regulación:** Los gobiernos de todo el mundo están comenzando a introducir normativas para controlar la IA. - En Europa, se ha adoptado la **Ley de IA (AI Act)**, que entra en vigor por etapas a partir del 1 de agosto de 2024. Introduce requisitos estrictos para los sistemas de alto riesgo, incluida la evaluación obligatoria de sesgos, y prevé multas de hasta el 7% de la facturación mundial de la empresa^{[\[18\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-jonesday-ai-act-18)}. - En Rusia, en 2021, las principales empresas tecnológicas firmaron voluntariamente el **Código de Ética en el campo de la IA**, comprometiéndose a minimizar la discriminación. A finales de 2021, más de 100 organizaciones lo habían firmado^{[\[19\]](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_note-tass-ethics-code-19)}. La lucha contra el sesgo es un compromiso constante. Un filtrado demasiado agresivo puede llevar a una "corrección política excesiva", donde el modelo se niega a discutir cualquier tema controvertido. Por lo tanto, los desarrolladores buscan un equilibrio entre la seguridad, la objetividad y la informatividad del modelo. ## Véase también - [Modelos grandes de lenguaje](https://systems-analysis.info/int/Grandes_modelos_de_lenguaje "Grandes modelos de lenguaje") ## Literatura - Guo, Y. et al. (2024). *Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation*. arXiv:2411.10915. - Gallegos, I. O. et al. (2023). *Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey*. arXiv:2309.00770. - Bender, E. M. et al. (2021). *On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?*. doi:10.1145/3442188.3445922. - Nadeem, M. et al. (2020). *StereoSet: Measuring Stereotypical Bias in Pretrained Language Models*. arXiv:2004.09456. - Nangia, N. et al. (2020). *CrowS-Pairs: A Challenge Dataset for Measuring Social Biases in Masked Language Models*. ACL 2020. - Bai, X. et al. (2024). *Measuring Implicit Bias in Explicitly Unbiased Large Language Models*. arXiv:2402.04105. - Hofmann, V. et al. (2024). *AI Generates Covertly Racist Decisions about People Based on Their Dialect*. *Nature*, 633, 147-154. Full text. - Fang, X. et al. (2024). *Bias of AI-Generated Content: An Examination of News Produced by Large Language Models*. *Scientific Reports*, 14, 5224. Full text. - Grigoreva, V. et al. (2024). *RuBia: A Russian Language Bias Detection Dataset*. arXiv:2403.17553. - Du, L. et al. (2024). *Causal-Guided Active Learning for Debiasing Large Language Models*. arXiv:2408.12942. - Ayaz, A. et al. (2023). *Taught by the Internet: Exploring Bias in OpenAI’s GPT-3*. arXiv:2306.02428. ## Referencias 1. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-arxiv-bias-origin_1-0) "Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation". *arXiv*. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-unesco-gender-bias_2-0) "Generative AI: UNESCO study reveals alarming evidence of regressive gender stereotypes". *UNESCO*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-nature-gender-race-bias_3-0) "Gender and race stereotypes in Large Language Models". *Nature Scientific Reports*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-habr-bias-experiment_4-0) "Предвзятость русскоязычных LLM: кого машина считает «обычным человеком»?" \[Sesgo de los LLM en ruso: ¿a quién considera la máquina una "persona común"?\]. *Habr*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-bloomberg-hiring-bias_5-0) "ChatGPT’s Racial Bias in Hiring Decisions". *Business Insider*. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-rubia-dataset-themoonlight_6-0) "RuBia: A Russian-language Bias Detection Dataset". *The Moonlight*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-cps-left-leaning-bias_7-0) "Left-leaning bias commonplace in AI-powered chatbots, shows new report". *Centre for Policy Studies*. [7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-mit-review-political-bias_8-0) "AI language models are rife with political biases". *MIT Technology Review*. [8] 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-rbc-bias-safety_9-0) "Языковые модели: как преодолеть предвзятость и обеспечить безопасность" \[Modelos de lenguaje: cómo superar el sesgo y garantizar la seguridad\]. *RBK Trends*. [9] 10. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-crows-pairs-acl_10-0) "CrowS-Pairs: A Challenge Dataset for Measuring Social Biases in Masked Language Models". *ACL Anthology*. [10] 11. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-stereoset-arxiv_11-0) "StereoSet: Measuring stereotypical bias in pretrained language models". *arXiv*. [11] 12. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-rubia-dataset-arxiv_12-0) "RuBia: A Russian Language Bias Detection Dataset". *arXiv*. [12] 13. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-13) "French CrowS-Pairs: A Challenge Dataset for Measuring Social Biases in French Language Models". *ACL Anthology*. [13] 14. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-14) "CBBQ: A Chinese Bias Benchmark for Large Language Models". *arXiv*. [14] 15. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-stanford-law-bias_15-0) "Bias in Large Language Models and Who Should Be Held Accountable". *Stanford Law School*. [15] 16. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-nature-digital-medicine-bias_16-0) "Racial bias in psychiatric diagnosis and treatment with large language models". *Nature Digital Medicine*. [16] 17. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-holistic-ai-docs_17-0) "Preprocessing Bias Mitigation". *Holistic AI Documentation*. [17] 18. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-jonesday-ai-act_18-0) "EU AI Act: First Rules Take Effect on Prohibited AI Systems". *Jones Day*. [18] 19. [↑](https://systems-analysis.info/int/Sesgo_en_la_generaci%C3%B3n_(LLM)#cite_ref-tass-ethics-code_19-0) "Over 100 organizations signed up for Code of Ethics in AI by end of 2021". *TASS*. [19]