Los modelos de IA tienden a reflejar los valores, perspectivas y supuestos culturales de las sociedades occidentales

Henrich, Joe. «The AI Homogenization Trap: Why Cognitive Diversity MattersLinkedIn, 1 de febrero de 2025. https://www.linkedin.com/pulse/ai-homogenization-trap-why-cognitive-diversity-matters-hunneman.

El concepto de WEIRD bias (sesgo WEIRD) pone de manifiesto un problema en el desarrollo y uso de la inteligencia artificial, especialmente en sistemas como GPT. Este sesgo se refiere a la tendencia de los modelos de IA a reflejar los valores, perspectivas y supuestos culturales de las sociedades occidentales, educadas, industrializadas, ricas y democráticas, los cuales, a menudo, son los entornos predominantes en los que se desarrolla la tecnología y se generan los datos que alimentan estos sistemas.

El término fue acuñado por el investigador Joe Henrich para señalar que las investigaciones psicológicas y cognitivas, que suelen ser las bases de la programación y el entrenamiento de la IA, tienden a basarse en muestras de personas de estas sociedades WEIRD. De este modo, la IA resulta sesgada hacia las normas y formas de pensar de estas culturas, lo que limita su capacidad para comprender o integrar perspectivas diversas de otras partes del mundo, donde los valores y experiencias pueden ser muy diferentes.

El problema radica en que, aunque en las sociedades modernas se valore la idea de la inteligencia individual, los humanos, de manera colectiva, somos mucho más inteligentes. La inteligencia grupal, que se forma a partir de la combinación de distintos puntos de vista y enfoques, permite tomar decisiones más precisas y creativas. Sin embargo, esta inteligencia colectiva depende de la diversidad cognitiva, es decir, de la interacción de diferentes perspectivas que se complementan entre sí. Si esta diversidad se ve reducida, por ejemplo, al entrenar una IA únicamente con datos provenientes de sociedades WEIRD, la capacidad para tomar decisiones informadas y adaptadas a la realidad de diferentes culturas y contextos podría verse gravemente afectada.

El paralelismo con la biología se hace evidente cuando se recurre a la hipótesis Gaia, que sugiere que la Tierra y sus sistemas biológicos funcionan como un único ente autorregulado. Esta hipótesis destaca que los ecosistemas más diversos son los más resilientes ante cambios inesperados. Del mismo modo, una sociedad diversa desde el punto de vista cultural y cognitivo puede ser más adaptable e innovadora. En contraste, las sociedades homogéneas, como las que Michelle Gelfand describe como “sociedades cerradas” o tight societies, que tienden a imponer normas estrictas y homogéneas, corren el riesgo de perder su capacidad para innovar y adaptarse, lo que afecta su progreso.

Este sesgo WEIRD no solo influye en la IA, sino también en las decisiones políticas, económicas y sociales, ya que puede limitar la capacidad de comprender y abordar de manera efectiva los problemas de sociedades con diferentes valores, creencias y estructuras. Las decisiones tomadas desde un marco cultural limitado pueden no ser las más adecuadas o eficientes para abordar los desafíos globales.

Por lo tanto, el desafío radica en desarrollar tecnologías de IA más inclusivas, que incorporen una mayor diversidad cultural y cognitiva. Esto no solo permitirá que la IA sea más justa y precisa, sino que también podría contribuir a un mundo más innovador y adaptado a la pluralidad de perspectivas existentes.