{"id":19277,"date":"2026-09-24T09:35:22","date_gmt":"2026-09-24T12:35:22","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=19277"},"modified":"2026-09-24T09:35:22","modified_gmt":"2026-09-24T12:35:22","slug":"la-inteligencia-artificial-tambien-juzga-a-las-personas-por-su-cara","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=19277","title":{"rendered":"La inteligencia artificial tambi\u00e9n juzga a las personas por su cara"},"content":{"rendered":"<div>\n<h2>La IA tambi\u00e9n cae en los prejuicios humanos<\/h2>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Durante a\u00f1os, una de las grandes promesas de la inteligencia artificial fue su capacidad para tomar decisiones con mayor objetividad que las personas. Sin embargo, una nueva investigaci\u00f3n sugiere que los modelos m\u00e1s avanzados tambi\u00e9n pueden reproducir uno de nuestros comportamientos m\u00e1s antiguos: juzgar a alguien por su apariencia.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Un estudio publicado en PNAS Nexus analiz\u00f3 c\u00f3mo distintos modelos de inteligencia artificial interpretaban rostros humanos. Los resultados mostraron que sistemas como GPT-4o, GPT-5, Gemini 3 Flash Preview y Claude Sonnet 4.5 tend\u00edan a atribuir caracter\u00edsticas personales a partir de una imagen, aunque no existiera informaci\u00f3n suficiente para justificar esas conclusiones.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Los modelos asociaron determinados rostros con cualidades como inteligencia, capacidad de trabajo, agresividad, ego\u00edsmo o fiabilidad.<\/p>\n<h2>Miles de decisiones basadas \u00fanicamente en rostros<\/h2>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Para analizar este comportamiento, los investigadores realizaron cerca de 4.600 comparaciones con GPT-4o utilizando caras generadas por ordenador. Posteriormente repitieron las pruebas con otros modelos avanzados.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">En cada ejercicio, la IA deb\u00eda elegir qu\u00e9 persona parec\u00eda m\u00e1s inteligente, trabajadora, confiable o agresiva. En otros escenarios, las preguntas ten\u00edan consecuencias potencialmente m\u00e1s serias: decidir qui\u00e9n podr\u00eda ser un buen gestor financiero, qui\u00e9n merecer\u00eda recibir financiaci\u00f3n o incluso qu\u00e9 rostro parec\u00eda corresponder a alguien capaz de cometer determinados delitos.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Los resultados mostraron una notable coincidencia entre los prejuicios de los modelos y las valoraciones realizadas previamente por seres humanos.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">En determinadas pruebas relacionadas con la confianza y la fiabilidad, GPT-4o seleccion\u00f3 en casi el 75\u00a0% de los casos el mismo tipo de rostro que los participantes humanos hab\u00edan asociado con esas caracter\u00edsticas.<\/p>\n<figure id=\"attachment_2000259997\" aria-describedby=\"caption-attachment-2000259997\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-2000259997\" src=\"https:\/\/es.gizmodo.com\/app\/uploads\/2026\/09\/Gizmodo-2-9.jpg\" alt=\"La inteligencia artificial tambi\u00e9n juzga a las personas por su cara\" width=\"1500\" height=\"1000\" srcset=\"https:\/\/es.gizmodo.com\/app\/uploads\/2026\/09\/Gizmodo-2-9.jpg 1500w, https:\/\/es.gizmodo.com\/app\/uploads\/2026\/09\/Gizmodo-2-9-300x200.jpg 300w, https:\/\/es.gizmodo.com\/app\/uploads\/2026\/09\/Gizmodo-2-9-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/es.gizmodo.com\/app\/uploads\/2026\/09\/Gizmodo-2-9-768x512.jpg 768w, https:\/\/es.gizmodo.com\/app\/uploads\/2026\/09\/Gizmodo-2-9-672x448.jpg 672w, https:\/\/es.gizmodo.com\/app\/uploads\/2026\/09\/Gizmodo-2-9-960x640.jpg 960w\" sizes=\"auto, (max-width: 639px) 100vw, (max-width: 1023px) calc(100vw - 2rem), (max-width: 1258px) calc((100vw - 3.68rem) * 2 \/ 3), 800px\"\/><figcaption id=\"caption-attachment-2000259997\" class=\"wp-caption-text\">\u00a9 Magnific<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo aprende una IA a juzgar una cara?<\/h2>\n<p class=\"isSelectedEnd\">El origen exacto de estos prejuicios todav\u00eda no est\u00e1 claro.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Los grandes modelos de lenguaje se entrenan utilizando enormes cantidades de textos, im\u00e1genes y otros contenidos disponibles en diferentes fuentes. En ellos aparecen constantemente asociaciones culturales entre apariencia f\u00edsica y personalidad.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Durante siglos, la literatura, el cine y otros medios han relacionado determinadas caracter\u00edsticas f\u00edsicas con conceptos como peligrosidad, inteligencia, bondad o desconfianza.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Los investigadores plantean que estas asociaciones podr\u00edan haber quedado incorporadas indirectamente durante el entrenamiento de los modelos, permitiendo que posteriormente aparezcan cuando una inteligencia artificial analiza una imagen.<\/p>\n<h2>El problema de una falsa sensaci\u00f3n de objetividad<\/h2>\n<p class=\"isSelectedEnd\">El hallazgo resulta especialmente relevante porque estos sistemas comienzan a utilizarse en \u00e1mbitos donde las decisiones pueden tener consecuencias reales.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">La inteligencia artificial ya se emplea en procesos relacionados con selecci\u00f3n de personal, an\u00e1lisis financiero, seguridad, evaluaci\u00f3n de candidatos y otras tareas automatizadas.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Si un sistema reproduce prejuicios basados en el aspecto de una persona, existe el riesgo de que decisiones discriminatorias aparezcan presentadas como el resultado de un procedimiento objetivo y matem\u00e1tico.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Los investigadores advierten precisamente sobre este punto: un algoritmo puede transmitir una sensaci\u00f3n de neutralidad incluso cuando est\u00e1 reproduciendo patrones de juicio profundamente humanos.<\/p>\n<div class=\"not-prose video-container\"><noscript><iframe loading=\"lazy\" title=\"The Hidden Prejudice: How AI Learns Our Biases (and What We Can Do About It)\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube-nocookie.com\/embed\/Wcm-8hfgaCw?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen=\"\"><\/iframe><\/noscript><\/div>\n<h2>Un estudio que todav\u00eda tiene limitaciones<\/h2>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Los propios autores reconocen que los resultados deben interpretarse con cautela.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Los experimentos fueron realizados en condiciones controladas de laboratorio y no necesariamente reflejan exactamente c\u00f3mo se comportar\u00edan estos modelos en aplicaciones reales. Tambi\u00e9n existe la posibilidad de que algunas im\u00e1genes utilizadas estuvieran presentes en los datos empleados durante el entrenamiento, aunque los investigadores no encontraron se\u00f1ales claras de que los sistemas las reconocieran.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Aun as\u00ed, el trabajo plantea una cuesti\u00f3n cada vez m\u00e1s importante: si las inteligencias artificiales aprenden observando nuestra cultura, tambi\u00e9n pueden aprender nuestros estereotipos y prejuicios.<\/p>\n<p>El desaf\u00edo no consiste \u00fanicamente en crear sistemas m\u00e1s potentes, sino tambi\u00e9n en garantizar que esa capacidad no termine automatizando las mismas formas de discriminaci\u00f3n que la tecnolog\u00eda promet\u00eda reducir.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Fuente: DW Espa\u00f1ol.<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La IA tambi\u00e9n cae en los prejuicios humanos Durante a\u00f1os, una de las grandes promesas de la inteligencia artificial fue su capacidad para tomar decisiones con mayor objetividad que las personas. 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