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Modelos de IA líderes están sesgados contra ciertos acentos al calificar entrevistas, presentaciones y pruebas
Investigadores de la Universidad de Washington encontraron que los modelos de IA de última generación están sesgados contra hablantes con ciertos acentos al evaluar entrevistas, presentaciones y pruebas de inglés. Los modelos evaluaron cinco acentos (americano, británico, chino, indio y nigeriano), clasificando a los acentos americano y británico como los más altos y a los chino y nigeriano como los más bajos. El estudio sugiere que el sesgo puede provenir de datos de entrenamiento que subrepresentan ciertas poblaciones o de métodos que refuerzan expectativas sobre cómo debe sonar un hablante profesional.