Challenging systematic prejudices : (Registro nro. 8037)

000 -LEADER
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001 - CONTROL NUMBER
control field 00008037
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field ES-MaONT
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040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloging agency ES-MaONT
110 2# - MAIN ENTRY--CORPORATE NAME
Corporate name or jurisdiction name as entry element UNESCO‏
9 (RLIN) 1427
245 ## - TITLE STATEMENT
Title Challenging systematic prejudices :
Remainder of title An investigation into bias against women and girls in large language models
Statement of responsibility, etc. / UNESCO ; International Research Centre on Artificial Intelligence (IRCAI)
260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC.
Place of publication, distribution, etc. París :
Name of publisher, distributor, etc. UNESCO
Date of publication, distribution, etc. 2024
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent 22 p.
Dimensions ; 1 documento PDF
336 ## - CONTENT TYPE
Source isbdcontent
Content type term texto (visual)
337 ## - MEDIA TYPE
Source isbdmedia
Media type term electrónico
338 ## - CARRIER TYPE
Source rdacarrier
Carrier type term recurso en línea
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. El informe examina los estereotipos en los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), definidos como herramientas de procesamiento de lenguaje natural que sustentan plataformas populares de inteligencia artificial (IA) generativa. Estas nuevas aplicaciones de IA tienen el poder de moldear sutilmente las percepciones de millones de personas, por lo que incluso pequeños sesgos de género en su contenido pueden amplificar significativamente las desigualdades en el mundo real. <br/><br/>El estudio explora los sesgos en tres LLM significativos: GPT-2 y ChatGPT de OpenAI, junto con Llama 2 de Meta, destacando su papel tanto en sistemas avanzados de toma de decisiones como en agentes conversacionales de cara al usuario. A través de múltiples estudios, el documento revela cómo los prejuicios emergen en el texto generado por los grandes modelos de lenguaje, a través de asociaciones de palabras de género, la consideración positiva o negativa de los sujetos de género, o la diversidad en el texto generado por el género y la cultura. <br/><br/>Los resultados muestran evidencias de la existencia de sesgo contra las mujeres en el contenido generado por cada uno de estos grandes modelos de lenguaje, así como actitudes homofóbicas y estereotipos raciales. Los grandes modelos de lenguaje de código abierto como Llama 2 y GPT-2 –valorados porque son gratuitos y accesibles para un público amplio– exhibieron el sesgo de género más significativo. Sin embargo, el estudio también concluye que su naturaleza abierta y transparente puede ser una gran ventaja para abordar y mitigar esta tendencia a través de una mayor colaboración en la comunidad de investigación global, en comparación con modelos más cerrados, que incluyen GPT 3.5 y 4 (la base para ChatGPT) y Gemini de Google. El informe revela que los esfuerzos para hacer frente a la IA sesgada deben aplacar esta diferenciación cuando se origina en el ciclo de desarrollo de la tecnología, pero también mitigar el daño en el contexto de su aplicación. Esta visión no sólo requiere la participación de múltiples partes interesadas, sino también un enfoque más equitativo y responsable del desarrollo y el despliegue de la IA en general.
650 #7 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
9 (RLIN) 2600
Topical term or geographic name entry element Mujeres digitales
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
9 (RLIN) 4348
Topical term or geographic name entry element Inteligencia Artificial
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term brecha digital
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term brecha de género
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term IA
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term LLM
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Uncontrolled term large language models
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Uncontrolled term modelos grandes de lenguaje
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Uncontrolled term ChatGPT
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Uncontrolled term Gemini
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Uncontrolled term Llama
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Uncontrolled term sesgos
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Uncontrolled term homofobia
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Uncontrolled term racismo
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term machismo
700 ## - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
9 (RLIN) 8145
Personal name van Niekerk, Daniel
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9 (RLIN) 8146
Personal name Pérez-Ortiz, María
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Personal name Shawe-Taylor, John
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Personal name Orlič, Davor
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Personal name Drobnjak, Ivana
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Personal name Kay, Jackie
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Personal name Siegel, Noah
700 ## - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
9 (RLIN) 8152
Personal name Evans, Katherine
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Personal name Moorosi, Nyalleng
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Personal name Eliassi-Rad, Tina
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Personal name Maria Tanczer, Leonie
700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
9 (RLIN) 5071
Personal name Holmes, Wayne
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Personal name Deisenroth, Marc Peter
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Personal name Straw, Isabel
700 ## - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
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Personal name Fasli, Maria
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Personal name Adams, Rachel
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9 (RLIN) 4487
Personal name Oliver, Nuria
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9 (RLIN) 8160
Personal name Mladenić, Dunja
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Personal name Aneja, Urvashi
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9 (RLIN) 8162
Personal name Janickyj, Madeleine
710 ## - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME
9 (RLIN) 8163
Corporate name or jurisdiction name as entry element International Research Centre on Artificial Intelligence
Relator term IRCAI
856 ## - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS
Uniform Resource Identifier https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000388971
Nonpublic note Abierto
Link text Acceso a la publicación
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Source of classification or shelving scheme
Koha item type Informes
Existencias
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