Un nuevo estudio publicado en Nature revela un preocupante sesgo de género y edad en internet: los algoritmos tienden a mostrar a las mujeres como más jóvenes —y, por tanto, menos experimentadas— que los hombres. Este fenómeno, detectado tanto en imágenes como en modelos de inteligencia artificial como ChatGPT, demuestra que la tecnología puede amplificar desigualdades en lugar de corregirlas.
¿Qué es el sesgo de género y edad?
El sesgo de género y edad es la tendencia a representar a las mujeres como más jóvenes o menos experimentadas que los hombres, incluso sin respaldo en los datos reales. Esta distorsión de género y edad está presente en millones de imágenes, vídeos y textos que consumimos a diario en internet.
Los investigadores analizaron 1,4 millones de imágenes y vídeos procedentes de Google, Wikipedia, IMDb, Flickr y YouTube, además de nueve grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, entrenados con datos de Reddit, Google News, Wikipedia y Twitter.
Lo que descubrieron
Los resultados son reveladores:
- No existen diferencias reales de edad entre mujeres y hombres en la fuerza laboral según el censo de EE. UU.
- Sin embargo, las plataformas digitales representan a las mujeres como más jóvenes, sobre todo en ocupaciones de prestigio o con altos ingresos.
- En un experimento con 459 personas, buscar imágenes en Google reforzó esas percepciones de juventud femenina y experiencia masculina.
- ChatGPT, al generar y evaluar currículums, asume que las mujeres son más jóvenes y menos experimentadas, otorgando mayor valoración a los hombres de más edad.
En otras palabras, los algoritmos no solo reflejan, sino que amplifican el sesgo de género y edad.
Lo que dicen los expertos
Diversos científicos coinciden en que este estudio confirma un problema estructural: la tecnología no es neutral y tiende a amplificar los estereotipos.
Pablo Haya Coll, investigador de la Universidad Autónoma de Madrid, advierte en declaraciones al Science Media Center de España que “el estudio demuestra la existencia de un sesgo algorítmico generalizado de género y edad, que representa a las mujeres como más jóvenes y menos experimentadas que los hombres”. Según explica, este sesgo “refuerza desigualdades estructurales y distorsiona la representación social”, y destaca la necesidad de auditar los algoritmos y promover una educación digital crítica para detectar estos prejuicios.
Marian Blanco Ruiz, profesora de la Universidad Rey Juan Carlos, señala que “la tecnología no es neutral, sino que reproduce, e incluso amplifica, los estereotipos y roles de género culturales”. Para ella, el hallazgo de que las mujeres aparecen como más jóvenes en profesiones de prestigio refleja la persistencia de la llamada “mirada masculina”, y advierte que “estos sesgos pueden traducirse en discriminaciones reales en el trabajo o el acceso a servicios”.
Por su parte, Nuria Oliver, directora científica de la Fundación ELLIS Alicante, subraya que “el artículo ofrece la primera evidencia a gran escala de que el sesgo de género relacionado con la edad es una distorsión generalizada y amplificada por los algoritmos”. Destaca además la solidez técnica del trabajo y recuerda que “el sesgo es más fuerte donde las mujeres enfrentan presión por aparentar juventud, el llamado ‘impuesto de belleza’”.
En conjunto, los tres coinciden: el sesgo de género y edad no es anecdótico. Si los algoritmos reflejan prejuicios, también pueden reforzar desigualdades. La clave está en auditar, educar y diseñar una inteligencia artificial más justa e inclusiva.
Preguntas y respuestas
¿Qué significa sesgo de género y edad?
Es la tendencia de representar a las mujeres como más jóvenes o menos experimentadas que los hombres, pese a no haber diferencia real.
¿Dónde se encontró este sesgo?
En imágenes (Google, YouTube, Wikipedia) y en modelos de lenguaje como ChatGPT.
¿Qué efectos puede tener?
Influye en la percepción profesional, las oportunidades laborales y la valoración social de mujeres y hombres.
¿Cómo puede reducirse?
Con auditorías, educación digital, diversidad en el diseño de IA y regulaciones éticas.
¿El estudio se centra solo en EE. UU.?
Sí, pero los expertos advierten que los resultados son extrapolables al contexto europeo y global.
Por Karla Islas Pieck
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Imagen: ©Shutterstock / Roman Samborskyi
