{"id":183722,"date":"2025-10-08T22:28:08","date_gmt":"2025-10-08T21:28:08","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/las-fotos-de-profesiones-en-internet-muestran-mas-jovenes-a-las-mujeres-que-a-los-hombres\/"},"modified":"2025-10-08T22:28:08","modified_gmt":"2025-10-08T21:28:08","slug":"las-fotos-de-profesiones-en-internet-muestran-mas-jovenes-a-las-mujeres-que-a-los-hombres","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/las-fotos-de-profesiones-en-internet-muestran-mas-jovenes-a-las-mujeres-que-a-los-hombres\/","title":{"rendered":"Las fotos de profesiones en internet muestran m\u00e1s j\u00f3venes a las mujeres que a los hombres"},"content":{"rendered":"<p>Un an\u00e1lisis de 1,4 millones de im\u00e1genes en internet sugiere que las mujeres aparecen representadas como m\u00e1s j\u00f3venes que los hombres en todos las profesiones y roles sociales, especialmente en los trabajos de m\u00e1s ingresos, como en medicina y banca.<\/p>\n<p>La investigaci\u00f3n, liderada por la Universidad de Stanford (EE UU) y publicada en la revista <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-025-09581-z\" target=\"_blank\">Nature<\/a>, tambi\u00e9n demostr\u00f3 que los modelos de inteligencia artificial, como ChatGPT, refuerzan estos estereotipos.<\/p>\n<p>El equipo utiliz\u00f3 un cat\u00e1logo de im\u00e1genes de Google, Wikipedia, IMDb, Flickr y YouTube y examin\u00f3 la edad media de las mujeres y los hombres que representaban diferentes profesiones.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/bundles\/app\/images\/quotebefore.png\" \/><\/p>\n<p>Las mujeres se representan como m\u00e1s j\u00f3venes que los hombres en todas las profesiones, a pesar de que no hay pruebas de que ellas lo sean realmente<\/p>\n<p>Douglas Guilbeault, Univ. Stanford<br \/>\n<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/bundles\/app\/images\/quoteafter.png\" \/><\/p>\n<p>\u201cDescubrimos que las mujeres se interpretan como m\u00e1s j\u00f3venes que los hombres (ya sea en im\u00e1genes, v\u00eddeos o textos), a pesar de que no hay pruebas de que ellas lo sean realmente seg\u00fan los datos disponibles del censo de EE UU, por no mencionar que la mujer media vive m\u00e1s que el hombre\u201d, afirma a SINC Douglas Guilbeault, investigador de la universidad californiana y autor principal del trabajo.<\/p>\n<p><a><\/a><\/p>\n<h2>Edad como sin\u00f3nimo de autoridad<\/h2>\n<p>Por ejemplo, las im\u00e1genes de doctores masculinos mostraban a hombres de entre 25 y 34 a\u00f1os, mientras que las de doctoras eran mujeres entre 18 y 24.<\/p>\n<p>\u201cLa edad es un indicador de las normas relacionadas con el estatus social, la autoridad y el poder\u201d, explica Guilbeault. \u201cQue la diferencia sea mayor en profesiones de alto estatus concuerda con la opini\u00f3n de que, en general, la edad se asocia con la autoridad, la competencia y el liderazgo, y estas cualidades se consideran\u00a0estereot\u00edpicamente masculinas. La implicaci\u00f3n es que estas diferencias de edad refuerzan la idea de que las mujeres ocupan posiciones de menor poder\u201d, a\u00f1ade.<\/p>\n<p>Los autores del estudio fueron m\u00e1s all\u00e1 y analizaron c\u00f3mo estos sesgos pueden amplificarse en modelos de IA, que han sido entrenados con datos de internet.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/Noticias\/Los-sesgos-de-la-inteligencia-artificial-pueden-pasar-a-las-personas\" target=\"_blank\">Los sesgos de la inteligencia artificial pueden pasar a las personas<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/Reportajes\/Las-mentiras-visuales-de-la-IA\" target=\"_blank\">Las mentiras visuales de la IA<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/Entrevistas\/Si-los-datos-con-los-que-se-entrena-la-inteligencia-artificial-estan-sesgados-los-resultados-tambien-lo-estaran\" target=\"_blank\">\u201cSi los datos con los que se entrena la inteligencia artificial est\u00e1n sesgados, los resultados tambi\u00e9n lo estar\u00e1n\u201d<\/a><\/p>\n<p>Solicitaron a ChatGPT que creara 40 000 curr\u00edculos para 54 profesiones utilizando 16 nombres \u00fanicos de mujeres y hombres. Los resultados mostraron que ChatGPT supon\u00eda que las candidatas eran, en promedio, 1,6 a\u00f1os m\u00e1s j\u00f3venes que sus hom\u00f3logos masculinos. Cuando se le pidi\u00f3 que calificara estos curr\u00edculos, ChatGPT calific\u00f3 a los candidatos masculinos de m\u00e1s edad como de mayor calidad que las candidatas femeninas.\u202f<\/p>\n<p>\u201cLos resultados muestran que los estereotipos de g\u00e9nero y edad se cuelan en la forma en la que ChatGPT genera y eval\u00faa curr\u00edculos. Asume que las candidatas femeninas son m\u00e1s j\u00f3venes y tienen menos a\u00f1os de experiencia, y que los de los hombres m\u00e1s mayores son de mayor calidad\u201d, se\u00f1ala Guilbeault.<\/p>\n<p><a><\/a><\/p>\n<h2>Sesgos que la IA amplifica<\/h2>\n<p>Como ChatGPT no es de c\u00f3digo abierto, es dif\u00edcil saber de d\u00f3nde vienen estos sesgos en el modelo de inteligencia artificial, aunque el investigador opina que lo m\u00e1s probable es que estuviesen presentes en los curr\u00edculums de entrenamiento.<\/p>\n<p>\u201cTambi\u00e9n puede darse el caso de que estos sesgos en ChatGPT se deriven de otros aspectos de sus datos de entrenamiento que luego influyen en sus representaciones de hombres y mujeres en los curr\u00edculums\u201d, puntualiza.<\/p>\n<p>Marian Blanco Ruiz, profesora Comunicaci\u00f3n Audiovisual y Publicidad en la Universidad Rey Juan Carlos, que no ha participado en el estudio, se\u00f1ala que estos resultados refuerzan la idea de que \u201cla tecnolog\u00eda no es neutral\u201d.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/bundles\/app\/images\/quotebefore.png\" \/><\/p>\n<p>La tecnolog\u00eda reproduce, e incluso amplifica, los estereotipos y roles de g\u00e9nero culturales preexistentes<\/p>\n<p>Marian Blanco, Univ. Rey Juan Carlos<br \/>\n<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/bundles\/app\/images\/quoteafter.png\" \/><\/p>\n<p>\u201cLa tecnolog\u00eda reproduce, e incluso amplifica, los estereotipos y roles de g\u00e9nero culturales preexistentes. La constataci\u00f3n de que las mujeres aparecen representadas como m\u00e1s j\u00f3venes que los hombres en ocupaciones de prestigio refleja un patr\u00f3n cultural de larga duraci\u00f3n\u201d, dice en declaraciones a SMC Espa\u00f1a.<\/p>\n<p>Blanco destaca que los algoritmos aprenden de un archivo cultural sesgado, organizado en torno a jerarqu\u00edas de g\u00e9nero, raza y clase, entre otras. \u201cLo preocupante es que, al incorporarse en sistemas automatizados con gran autoridad social, tales sesgos no sean solo simb\u00f3licos y se conviertan en discriminaciones con efectos reales en la vida cotidiana de las personas, por ejemplo, en el acceso a una cobertura m\u00e9dica, a un alquiler de vivienda o a un puesto de trabajo\u201d, advierte.<\/p>\n<p>Ambos investigadores reclaman tomar en cuenta estos resultados a la hora de dise\u00f1ar herramientas de IA. \u201cEl trabajo demuestra que el desaf\u00edo urgente es dise\u00f1ar estrategias que cuestionen los supuestos culturales sobre los que se entrenan los modelos de inteligencia artificial y que permitan construir infraestructuras digitales m\u00e1s justas e inclusivas\u201d, apunta Blanco.<\/p>\n<p>Referencia:<\/p>\n<p>Douglas Guilbeault\u00a0et al. Age and gender distortion in online media and large language models.\u00a0<a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-025-09581-z\" target=\"_blank\">Nature<\/a>\u00a0(2025).<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un an\u00e1lisis de 1,4 millones de im\u00e1genes en internet sugiere que las mujeres aparecen representadas como m\u00e1s j\u00f3venes que los hombres en todos las profesiones y roles sociales, especialmente en los trabajos de m\u00e1s ingresos, como en medicina y banca. 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